人工智能领域常见概念中英文汇编 本文动态收入总结AI领域的一些常见英文概念及其对应的中文释义

高效的微调对于将大语言模型 (LLM) 适应下游任务至关重要。然而，在不同模型上实施这些方法需要付出不小的努力。 LLAMA-FACTORY是一个集成一套高效训练方法的统一框架。它允许用户通过内置的 Web UI LLAMA-BOARD 灵活地自定义 100 多个 LLM 的微调，无需编码。 （本文旨在说明LLAMA-FACTORY引入了NLP领域的哪些训练微调技术及其优势应用领域，项目部

都说大模型是黑箱玄学，这次让我们打开黑箱，一起来探索它内部的世界。

根据scaling law，模型越大，高质量数据越多，效果越好。 但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。

大模型发展之路--从分治法至端到端,再到存算训一体 安克创新CEO阳萌对人工智能过去、现在和未来的思考。他认为大模型和transformer只是阶段性的算法实现,未来一定是仿生算法的大趋势。他还谈到了分治法作为经典的范式有其明显的局限,而端到端的方案是人类理性解决问题的必经之路。他指出,人工智能领域的范式每五到十年就会出现一个全新的范式,存算一体已经成为业界新宠。

LLaMA3真的是相当相当炸裂啊！远超过去的体验！看数据Llama3-8B超过Mistra-7BMMLU10分；70B超过Claude3Sonet3分。 这是一个惊人的成绩，一个开源模型超过闭源模型这样多。我只能说Meta是真正的OpenAI。自从它从Meta这个邪路上转正后，在OpenAI的路上一骑绝尘了！ 不废话，动手来给自己的电脑部署下吧。

人工智能与智能计算的发展 这是孙凝晖院士给正国级、副国级讲课的万字长稿,全面深入地梳理了人工智能行业的发展情况,行文高屋建瓴,见微知著,读完收获良多,在此与诸位分享。

xinference是一款流行度很高的本地模型部署框架，它可以非常方便地赋能本地RAG和Agent的构建，与ollama相比，它自带了web ui管理界面，除了TEXT EMBEDDING LLM之外，它还支持SPEECH2TEXT，TTS，RERANK模型的部署，可谓功能非常强大，但是美中不足的是，它的安装却一波三折，现整理下来供诸君避坑。 建议在linux系统安装，win下推理存在问

从零开始学习大语言模型-Lyi 林亦是我比较喜欢的一个UP，视频讲述了他对深度学习基本范式的回顾和梳理。主要介绍了神经网络模型的结构和训练过程，以及当前流行的大语言模型——基于神经网络的技术。视频指出，构建一个能力强、学习效率高的模型是影响学习效果的关键，也是深度学习研究的核心问题。整个视频围绕着数据和模型展开，梳理了深度学习的核心概念和基本流程。

程序配置 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435// 自动保存文件，延迟一定时间后保存"files.autoSave": "afterDelay", // 自动猜测文件编码格式"files.autoGuessEncoding": true, // 在工作