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做SEO很厉害的人不可能去公司打工
基本都自己搞了n多独立站"财务自由"了
而且公司讲究的是投产比，
一个一般水平的人优化几个月SEO没毛线用 还浪费团队时间和决策成本，不如SEM来的直接效率
基本都自己搞了n多独立站"财务自由"了
而且公司讲究的是投产比，
一个一般水平的人优化几个月SEO没毛线用 还浪费团队时间和决策成本，不如SEM来的直接效率
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阿里巴巴发布了首个千亿参数的大模型 Qwen1.5-110B
此前它发布了 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 、32B和 72B 不同规模参数的版本
目前算是中文领域开源最强模型
1.5系列模型支持 32K tokens 的上下文长度
huggingface.co
huggingface.co-Chat
qwenlm.github.io
qwenlm.github.io
www.solidot.org
此前它发布了 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 、32B和 72B 不同规模参数的版本
目前算是中文领域开源最强模型
1.5系列模型支持 32K tokens 的上下文长度
huggingface.co
huggingface.co-Chat
qwenlm.github.io
qwenlm.github.io
www.solidot.org
2 08
现在多轮对话都是要由用户主动发起，有没有办法让大模型主动沟通呢?
可以有两种方法
1.通过代码程序主动发起让大模型提问沟通
2.prompt里面也可以带一个让他回答后再说一句问题，然后正则抽取下就是大模型主动提问了
可以有两种方法
1.通过代码程序主动发起让大模型提问沟通
2.prompt里面也可以带一个让他回答后再说一句问题，然后正则抽取下就是大模型主动提问了
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Llama-3官网链接:llama.meta.com
Github 地址：github.com
开源地址：huggingface.co
英伟达在线体验Llama-3：www.nvidia.com
划重点：
1. Meta周四推出两款较小版本的开源大模型Llama-3，同时发布新版本AI助手。
2. Meta为AI助手设立独立网站Meta.ai，将把它整合到Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger应用。
3. 两款较小的Llama-3版本分别在80亿个参数和700亿个参数下训练，MMLU得分达到82分。
4. Meta计划在今年推出正式版Llama-3，目前用4000亿个参数进行训练，MMLU得分达到85分。
5. 与Llama-2相比，Llama-3使用了15Ttokens的训练数据，在推理、数学、代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升
Github 地址：github.com
开源地址：huggingface.co
英伟达在线体验Llama-3：www.nvidia.com
划重点：
1. Meta周四推出两款较小版本的开源大模型Llama-3，同时发布新版本AI助手。
2. Meta为AI助手设立独立网站Meta.ai，将把它整合到Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger应用。
3. 两款较小的Llama-3版本分别在80亿个参数和700亿个参数下训练，MMLU得分达到82分。
4. Meta计划在今年推出正式版Llama-3，目前用4000亿个参数进行训练，MMLU得分达到85分。
5. 与Llama-2相比，Llama-3使用了15Ttokens的训练数据，在推理、数学、代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升
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最近微调大模型
真的是数据决定了模型质量
只要有几条错误数据模型在这任务上就救不回来了
传统深度学习模型鲁棒性比较强，5%错误率都能接受
大模型5%错误率这模型就废了，1%错误率幻觉就很严重了，任务输出也不稳定
真的是数据决定了模型质量
只要有几条错误数据模型在这任务上就救不回来了
传统深度学习模型鲁棒性比较强，5%错误率都能接受
大模型5%错误率这模型就废了，1%错误率幻觉就很严重了，任务输出也不稳定
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