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Transformer神经网络：GPT等AI大模型的基石
Transformer模型基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构，在自然语言处理任务中取得了显著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里，作者就对Transformer神经网络做了解读，一起来看一下。
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解析：OpenAI今天刷屏的Sora模型，是如何做到这么强的？
今天发布的Sora模型刷屏了。这个目前看最强的文生视频大模型，效果貌似比我们想象的更强，连周鸿祎和马斯克都出来发声了。至于为什么这么强，本文已经做了简单的分析，希望能帮到大家。
大模型标注：你看不上的数据标注正在成为高薪工作
大模型的出现激发出了不少新兴岗位，也让越来越多岗位备受人关注。数据标注这个岗位就是其中之一。想了解更多有关数据标注、大模型标注的同学，或许可以看看这篇文章。
人工智能的人工部分—数据标注（下）
大模型背后，大多需要数据标注甚至人工标注的支持，那么，怎么理解数据标注呢？这篇文章里，作者主要从业务角度出发，介绍标注规则的细则构建、标注团队培养与管理的具体方法，一起来看。
基于开源框架快速搭建基于RAG架构的医疗AI问答系统
LLM大语言模型的出现，让许多系统或产品都有了更大的构建空间。这篇文章里，作者就介绍了自己基于主流的RAG架构搭建一个医学智能问答系统的过程，一起来看看本文的梳理和解读。
（一文读懂）大模型到底是怎么生成文字的？
大模型这个热门话题在过去一年里引发了大量讨论，那么，你是否知晓大模型究竟是怎么生成文字的？这篇文章里，作者尝试讲透其生成原理，并带你了解四种构建AI应用的大模型技术架构，一起来看看吧。
训练集、验证集、测试集和而不同，国内数据集又是怎样光景？
在AI的世界中，有关数据集的“故事”有很多，这篇文章里，作者就继续讲述有关AI数据集的那些原理，梳理了训练集、验证集、测试集的区别和联系，以及目前国内数据集的现状、挑战和应对之策。想弄懂AI数据集的同学，不妨来看看这篇文章。
预见2024：大模型成长进入关键期，探究AI背后的算力需求
各行各业都对大模型保持着高度关注，而在这股大模型浪潮背后，算力需求无处不在，算力问题也成为了未来大模型行业需面临的发展挑战之一。一起来看看本文的解读。
生成式大模型的远水，解不了智能手机厂商的近渴
越来越多手机厂商在智能手机中嵌入了大模型，而大模型的加入，一定程度上也提升了产品部分的“智能属性”，只是，生成式大模型真的可以成为智能手机市场的新动能吗？这篇文章里，作者提出了他的看法，一起来看一下。
美国计划禁止云计算厂商为中国训练AI大模型，我的一点看法
大家都知道大模型的发展需要很高的算力，就算是ChatGPT，也是从1.0到2.0到3.0到3.5这样的路径过来的，其中每次迭代所需要的算力都是庞大的数量。而现在的情况下，大模型需要进一步发展，所需要的算力更是恐怖。
