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什麼是 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

檢索增強生成-讓大型語言模型更聰明的秘密武器

大規模中文自然語言處理 nlp_chinese_corpus

大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP. Contribute to brightmart/nlp_chinese_corpus development by creating an account on GitHub.

語料庫將會不斷擴充。。。

一期目標：10個百萬級中文語料 & 3個千萬級中文語料(2019年5月1號)

二期目標：30個百萬級中文語料 & 10個千萬級中文語料 & 1個億級中文語料（2019年12月31日）

Update：增加高質量社區問答json版(webtext2019zh)，可用於訓練超大規模NLP模型；添加520萬翻譯語料(translation2019zh)。

1.維基百科(wiki2019zh)，100萬個結構良好的中文詞條

2.新聞語料(news2016zh)，250萬篇新聞，含關鍵詞、描述

3.百科問答(baike2018qa)，150萬個帶問題類型的問答

4.社區問答json版(webtext2019zh)，410萬個高質量社區問答，適合訓練超大模型

5.翻譯語料(translation2019zh)，520萬個中英文句子對

為什麼需要這個項目

中文的信息無處不在，但如果想要獲得大量的中文語料，卻是不太容易，有時甚至非常困難。在2019年初這個時點上，

普通的從業者、研究人員或學生，並沒有一個比較好的渠道獲得極大量的中文語料。筆者想要訓練一個中文的詞向量，

在百度和github上上搜索了好久，收穫卻很少：要麼語料的量級太小，要麼數據過於成舊，或需要的處理太複雜。

不知道你是否也遇到了這樣的問題？

我們這個項目，就是為瞭解決這一問題貢獻微薄之力。

Word2vec 模型構建的實踐過程

使用 Python 構建 Wiki 中文語料詞向量模型試驗

本實例不包含原理部分，旨在一步一步的瞭解自然語言處理的基本方法和步驟。

【LLaMA-Factory】開源語言模型微調專案

方便微調各種大型語言模型｜內建WebUI　方便使用｜內建多種訓練方式讓使用者選擇

最近在GitHub上看到了一個專案，可以方便的微調LLM，正好最近要做的東西會需要用到，所以就研究了一下，今天拿出來跟大家介紹。

LM Studio 0.3.13

👾 LM Studio – Discover and run local LLMs

Find, download, and experiment with local LLMs

使用本地 LLM(Large Language Model) 的主要原因之一是隱私，LM Studio 就是為此而設計的。 LM Studio 不會收集數據，也不監視您的行為。

現有的方法通常難以產生高保真度和細節一致的結果。擴散模型已經證明了它們產生高品質和逼真影像的能力，但當涉及到虛擬試穿等條件生成場景時，它們在實現控制和一致性方面仍然面臨挑戰。 Outfit Anybody 透過利用雙流條件擴散模型解決了這些限制，使其能夠熟練地處理服裝變形以獲得更逼真的結果。它的特點是可擴展性（調節姿勢和體型等因素）和廣泛的適用性，從動漫延伸到野外圖像。 Outfit Anybody 在不同場景中的表現強調了其實用性和對現實世界部署的準備。

Gemini API – 正式推出

Google AI for Developers

使用 Gemini API，能快速開發並將想法轉化為程式碼來建立 AI 應用程式。

Gemini 是由 Google 開發的最新大型語言模型，它具有 2800 億個參數，比之前的 GPT-3 模型大 10 倍。Gemini 的主要特點之一是它可以處理更複雜的任務，例如：

推理： Gemini 可以使用其知識庫來回答問題並做出預測。例如，它可以回答有關歷史事件、科學概念或時事的問題。它還可以根據過去的數據預測未來的趨勢。
創造力： Gemini 可以生成文本、圖像和音樂。它可以寫詩、故事和劇本。它還可以創建逼真的圖像和音樂。
翻譯： Gemini 可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言。它可以翻譯多種語言，包括英語、中文、法語、德語和西班牙語。
摘要： Gemini 可以將長篇文章或視頻總結成更短、更易於理解的格式。它可以幫助人們快速了解複雜的信息。

Gemini 與其他 GPT 模型的不同之處在於：

規模： Gemini 是目前最大的 GPT 模型，它具有 2800 億個參數，比之前的 GPT-3 模型大 10 倍。這使它能夠處理更複雜的任務。
多模態： Gemini 可以處理多種模態的數據，包括文本、圖像、音頻和視頻。這使它能夠生成更豐富、更逼真的內容。
因果推理： Gemini 可以進行因果推理，這意味著它可以理解事件之間的因果關係。這使它能夠做出更準確的預測和決策。

Gemini 是一個非常強大的語言模型，它具有廣泛的應用前景。它可以被用於改進搜索引擎、機器翻譯、內容生成和決策支持等領域。

(more…)

AudioBox –

Audiobox – Meta 的音訊生成基礎研究模型

Audiobox 模型系列還包括專業模型 Audiobox Speech 和 Audiobox Sound

Audiobox 是 Meta 的新音訊生成基礎研究模型。集 TTS、聲效、音樂於一身。它結合使用語音輸入和自然語言文字提示來產生語音和聲音效果，從而可以輕鬆地為創建任何音訊。 Audiobox 模型系列亦包括專業模型 Audiobox Speech 和 Audiobox Sound，所有 Audiobox 型號都基於共享的自我監督模型 Audiobox SSL 構建。

馬上體驗 – 多種聲效 – 創作故事