文本生成

疯狂的小强呀

视频理解大模型最新进展2023：阿里达摩院的一个多模态大语言模型产品论文：https://arxiv.org/abs/2306.02858

安冬的码畜日常

Humanize AI 简介Humanize AI 官方首页截图数字时代的当下，AI 人工智能已成为内容创作不可或缺的一部分。从生成文章和论文，再到营销文案的制作，人工智能工具彻底改变了人们产生书面材料的方式。然而，一个重大挑战依然存在：人工智能生成的文字内容往往缺乏真人写作的自然气息，很容易被检测出是机器生成的。这就是 Humanize AI（字面含义即“人性化 AI”）这款产品的诞生背景。Humanize AI 是一款创新型工具，旨在将人工智能生成的文本转化为更贴近真人的内容，帮助用户绕开 AI 检测系统，以真实人类的方式呈现文

TGI 基准测试本文主要探讨 TGI 的小兄弟 - TGI 基准测试工具。它能帮助我们超越简单的吞吐量指标，对 TGI 进行更全面的性能剖析，以更好地了解如何根据实际需求对服务进行调优并按需作出最佳的权衡及决策。如果你曾觉得 LLM 服务部署成本太高，或者你想对部署进行调优，那么本文很适合你！

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

Mistral AI最新力作——Mistral Large媲美GPT-4Mistral AI自豪地宣布，他们的最新力作——Mistral Large，已经正式面世。这款尖端的文本生成模型不仅在多语言理解上表现出色，更在推理能力上达到了顶级水平。Mistral Large能够处理包括文本理解、转换和代码生成在内的复杂多语言推理任务。

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人工智能内容标签和披露：指南、样本和最佳实践【前言】当我们谈论人工智能生成的内容时，话题很快转向了透明度和信任的重要性。随着人工智能继续塑造数字景观，对内容标签和披露的明确指导方针的需求变得至关重要。无论你是内容创作者、营销人员还是企业主，理解和实施这些准则对于保持可信度和培养与受众的信任关系至关重要。

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企业使用人工智能创建营销内容的8种实践原文作者：朱丽叶·约翰·编辑：数字化营销工兵内容营销人员是第一批从“只玩人工智能”转变为“在日常工作中使用人工智能”的人。为了了解人工智能内容创作的哪些部分影响最大，我询问了其他营销人员如何使用人工智能工具开发内容。以下是他们不得不说的实话：

深入理解生成型大型语言模型：自监督预训练、细调与对齐过程及其应用本文主要介绍了生成型大型语言模型（LLM）的预训练过程，特别是通过下一个令牌（token）预测的自监督学习方法，以及后续的细调（finetuning）和对齐（alignment）过程，目的是提高语言模型的性能和对用户意图的响应能力。此外，文章还讨论了大型预训练模型的计算成本、成功关键和后续的应用方案。

LlamaParse: 高效的PDF文件RAG解析工具LlamaParse: 高效的PDF文件RAG解析工具通过Thomas Reid的深入探索，LlamaParse成为了目前我所见最优秀的RAG实现用PDF解析器。基于AI的技术，尤其在处理像SEC Q10这样的复杂文件时表现出色，这些文件通常包含文本、数字及其组合构成的表格，对AI来说是一大挑战。LlamaParse是由LlamaIndex开发的API，特别适合解析和增强这类半结构化文档的检索能力，让之前难以回答的复杂问题变得可能。

微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例摘要：本文讨论了大型语言模型（LLM）的微调，这是一种通过少量数据训练已经预训练好的模型以执行特定任务的过程。微调可以让LLM在翻译、文本分类、文本生成等领域更加高效。本文还提供了微调的实践示例和代码，帮助读者理解并应用微调过程。

时隔一年的测评：gpt3.5发展到什么程度了？名人说：一花独放不是春，百花齐放花满园。——《增广贤文》作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

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GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成GPT专栏文章：GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化-CSDN博客GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF-CSDN博客

【古诗生成AI实战】之一——实战项目总览【古诗生成AI实战】系列共五篇文章：【古诗生成AI实战】之一——实战项目总览【古诗生成AI实战】之二——项目架构设计【古诗生成AI实战】之三——任务加载器与预处理器【古诗生成AI实战】之四——模型包装器与模型的训练【古诗生成AI实战】之五——加载模型进行古诗生成

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n-gram语言模型——文本生成源码在自然语言处理的领域中，n-gram语言模型是一种基础而强大的工具。它通过考虑词汇的序列来预测文本内容，从而有效地用于文本生成任务。这篇博客中将探讨如何利用n-gram模型，特别是在处理中文文本时，使用jieba进行分词和nltk库进行模型构建。