02 2024 档案
摘要:
目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制,这并非是新鲜事,因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过,如果没有内容审查,恶意用户可能通过精心设计的输入(prompt)来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击,确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。 但我们今天讨论
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
摘要:
GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目,虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论,但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。 环境搭建 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6.1的FFMPEG软件: (base) ➜ ~ ffmpeg -ver
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
摘要:
如今,大模型层出不穷,这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。 但不能不承认的是,普通人使用大模型还是有一定门槛的,首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。这包括高性能
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