比較 6 個亞洲人模型
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Spline AI – 利用 AI 加快 3D 設計速度
人工智慧的力量正進入第三維度。 使用提示產生 3D 物件、動畫和紋理。 在人工智慧的幫助下，更快地設計並觀看您的想法變為現實。
(more…)什麼是 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
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
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
【LLaMA-Factory】開源語言模型微調專案
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Gemini API – 正式推出
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。
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