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LLaMA（Large Language Model Meta AI ）是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型（Large Language Model， LLM），其参数量包含7B到65B的集合，并仅使用完全公开的数据集进行训练。LLaMA的训练原理是将一系列单词作为“输入”并预测下一个单词以递归生成文本。 LLM具有建模大量词语之间联系的能力，但是为了让其强大的建模能力向下游具体任务输出，需要进行指令微调，根据大量不同指令对模型部分权重进行更新，使模型更善于遵循指令。指令微调中的指令简单直…
GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型，当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。GPT-2模型尤其在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。 GPT-2模型由多层单向Transformer的解码器部分构成，根据模型层次规模，GPT-2模型有以下几个规格： Megatron-Deepspeed框架结合了两种主要技术： …
自多态模型GPT-4发布后，AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）时代正扑面而来，从单一的文字文本，演化到更丰富的图片、视频、音频、3D模型等。 本文将基于HRN人脸重建模型，以人脸头像作为输入，利用层次化表征实现快速人脸几何、纹理恢复，指导您如何实现使用文本生成高精度3D模型。关于模型的详细信息，请参见HRN人脸重建模型。 创建ECS实例 本文使用的ai-inference-solution市场镜像中，内置了以下三个模型及运行环境。 v1-5-pruned-emaonly.safete…
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