Sora 和之前 Runway 那些在架构上有啥区别呢 Sora是基于Diffusion Transformer模型的生成式模型，融合了扩散模型和Transformer架构，能有效处理含噪点的图像输入并逐步预测出更清晰的图像版本。与传统Token预测不同，Sora预测序列中的下一个Patch，使OpenAI在处理大规模图像和视频数据时取得显著进展。由于基于Patch而非全帧训练，Sora无需裁剪任何大小的视频或图片，输出质量更高。结合Diffusion Transformer架构，OpenAI为训练Sora倾注更多数据和资源，取得惊人效果。 问：Sora 和之前 Runway 那些在架构上有啥区别呢？ 答：简单来说 Runway 是基于扩散模型（Diffusion Model）的，而 Sora 是基于 Diffusion Transformer。 Runway、Stable Diffusion 是基于扩散模型（Diffusion Model），扩散模型（Diffusion Model）的训练过程是通过多个步骤逐渐向图片增加噪点，直到图片变成完全无结构的噪点图片，然后在生成图片的时候， ...

宇宙探索编辑部-关于Sora讨论 很荣幸受 邀请，今天和她以及《宇宙探索编辑部》副导演吕启洋（Ash）一起聊聊了一下当前火爆的话题 Sora，看 Sora 如何改变我们的生活。 我把技术相关的一些问题整理成了文字，希望能够帮助大家更好地理解 Sora。我将问题大约整理成了四类： Sora 的技术科普 Sora 产品相关问题 Sora 的价值和应用 Sora 有关的八卦闲聊 注意，这里的回答都是我个人的观点，一部分也借鉴了大家在帖子中讨论的结果，很多答案不一定准确，仅供参考。也欢迎指正其中错误或者提出不同观点。 ** Sora 的技术科普 *** Sora 是什么？能干什么？ 简单来说，Sora 是一种能用文本生成最长 60 秒视频的技术，也可以用来生成图片，因为图片本质上是一帧的视频。 *** Sora 跟之前的 AI 视频生成工具有什么升级？跟市面上其他的例如 Runway、Pika、SVD 这些 AI 视频生成工具有什么区别？ "之所以 Sora 引发极大关注，主要在于它生成视频质量要比之前的高很多，不仅时间最长能到 60 秒，而且它可以支持镜头切换 ...

书生・浦语 2.0（InternLM2）大语言模型正式开源 Github：[https://github.com/InternLM/InternLM] HuggingFace：[https://huggingface.co/internlm] ModelScope：[https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory]

开始构建类似 ChatGPT 教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。 在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。 作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)！ 在线阅读：livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/welcome/v-3/ 涉及源码：github.com/rasbt/LLMs-from-scratch 书籍主要分为 8 大章节，如下： 第 1 章：了解大语言模型（LLM）解析 第 2 章：介绍文本数据处理技巧 第 3 章：通过编程实现注意力机制（Attention Mechanisms） 第 4 章：从零开始实现类似 GPT 模型 第 5 章：对未标注数据进行预训练 第 6 章：针对文本分类的模型微调 第 7 章：结合人类反馈进行模型微调 第 8 章：在实践中使用大语言模型

Mixtral-8x7B中文 Chinese-Mixtral-8x7B：中文Mixtral-8x7B，基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练】‘Chinese-Mixtral-8x7B’ GitHub: github.com/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B

模型微调 模型微调和增加检索的区别是什么， 什么场景适用模型进行微调，什么场景更适合适用增加检索RAG进行处理？ 模型微调和增加检索的区别在于它们的目标和方法。 模型微调是指在一个预训练的模型基础上，使用特定的数据集进行再训练，以适应特定的任务或领域。通过微调模型，可以使其更好地适应目标任务，并提升性能。模型微调适用于以下场景： 当已有的预训练模型与目标任务或领域相关性较高时，可以通过微调来提升性能。 当可用于微调的数据集较大时，可以更充分地利用这些数据来优化模型。 增加检索（retrieval-augmented generation, RAG）是一种结合检索和生成的方法，在生成文本时利用检索到的信息进行辅助。RAG 模型首先使用一个预训练的编码器将输入文本编码成向量表示，并使用这个向量进行检索。然后，在生成阶段，根据检索到的相关信息来引导生成过程。增加检索适用于以下场景： 当需要根据一些特定问题或主题来生成文本时，可以使用增加检索来获取相关信息并引导生成。 当需要在生成过程中引入外部知识或约束条件时，可以利用增加检索来实现。 总之，在选择模型微调还是增加检 ...

Ubuntu20下安装LangChain Ubuntu20下安装LangChain的具体操作过程是什么 要在Ubuntu 20上安装LangChain，可以按照以下步骤进行操作： 打开终端，使用以下命令更新系统软件包列表： sudo apt update 安装依赖软件包。LangChain需要一些依赖软件包来运行。运行以下命令来安装这些依赖项： sudo apt install build-essential libtool autotools-dev automake pkg-config libssl-dev libevent-dev bsdmainutils python3 下载并编译LangChain源代码。首先，创建一个目录来存储源代码，并进入该目录： mkdir langchain cd langchain 然后，使用Git命令克隆LangChain的GitHub存储库： git clone https://github.com/LangChain/LangChain.git 进入源代码目录： cd Lang ...

ChatGLM运行在多块显卡上 ChatGLM如何运行在多块显卡上 ChatGLM是一个基于GPT-3的模型，由于GPT-3模型本身的特性，它无法直接在多块显卡上运行。GPT-3是一个非常大的模型，需要大量的计算资源和内存来训练和运行。 然而，可以使用分布式训练和推理技术来在多块显卡上运行类似GPT-3的模型。这种技术可以将模型的训练或推理工作负载分布到多块显卡上，并通过高效的通信机制进行协调和同步。 具体来说，在训练阶段，可以使用数据并行或模型并行等技术将模型参数和梯度分布到多个显卡上进行计算，并通过同步机制更新模型参数。在推理阶段，可以将输入数据分成多个批次，在每个批次上并行地计算，并最后合并结果。 当然，实现这样的分布式训练和推理需要一定的技术和资源支持。通常需要使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）提供的分布式训练工具或库，并且需要一台或多台配备多块GPU的服务器来支持多块显卡同时工作。 总结起来，虽然ChatGLM本身无法直接在多块显卡上运行，但通过使用分布式训练和推理技术，可以在多块显卡上并行地训练和推理类似GPT-3的模型。

向Langchain提交文件到知识库里 要向Langchain提交文件到知识库里，可以按照以下步骤进行操作： 首先，确保你已经注册并登录了Langchain的平台账户。 在登录后，找到页面上方的导航栏或菜单中的“知识库”选项，并点击进入。 在知识库页面中，你可以浏览已有的文件和文章，也可以使用搜索功能查找相关内容。如果你想提交一个新的文件，则需要点击页面上方的“提交”或“上传”按钮。 在提交文件的界面中，可能会要求填写一些相关信息，例如文件名称、描述、标签等。请根据实际情况填写这些信息。 然后，在界面中找到一个用于上传文件的按钮或区域，并点击它。这通常是一个“选择文件”或“上传文件”的按钮。 选择你要提交的文件，并等待上传完成。在上传过程中，请确保你选择了正确的文件，并检查一遍以确保没有错误。 上传完成后，系统可能会对你进行一些确认操作，例如显示一个预览界面或要求你再次确认提交。请按照提示进行操作，并确保一切都正确无误。 最后，点击确认按钮或类似选项来完成文件的提交。系统会对你的请求进行处理，并将该文件添加到知识库中。 请注意，在具体操作过程中可能 ...

什么是𝗩𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲? 什么是𝗩𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲? 随着基础模型的兴起，矢量数据库迅速流行起来。事实上，矢量数据库在大型语言模型上下文之外也很有用。 当谈到机器学习时，我们经常处理向量嵌入。矢量数据库的创建是为了在使用它们时表现特别好： ➡️ 存储。 ➡️ 正在更新。 ➡️ 正在检索。 当我们谈论检索时，我们指的是以嵌入在同一潜在空间中的向量的形式检索与查询最相似的向量集。这种检索过程称为近似最近邻居（ANN）搜索。 这里的查询可以是像图像这样的对象的形式，我们希望为其找到类似的图像。或者，它可能是一个我们想要检索相关上下文的问题，这些上下文稍后可以通过LLM转换为答案。 让我们来看看如何与矢量数据库交互： 𝗪𝗿𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴/𝗨𝗽𝗱𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗗𝗮𝘁𝗮. 1.选择要用于生成矢量嵌入的ML模型。 2.嵌入任何类型的信息：文本、图像、音频、表格。用于嵌入的ML模型的选择将取决于数据的类型。 3.通过嵌入模型运行数据，获得数据的矢量表示。 4.将附加元数据与矢量嵌入一起存 ...