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开源大模型食用指南是一个旨在帮助用户学习和应用开源大模型的全流程指导教程。它提供了详细的环境配置、模型部署、高效微调等方法,以简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够轻松上手。要获取更多详细信息并开始您的开源大模型之旅,请访问开源大模型食用指南官网。
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Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。欲了解更多详细信息并开始使用Diffusion-RWKV,请访问Diffusion-RWKV官方网站。
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Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在复现OpenAI的Sora,并构建关于Video-VQVAEDiT的知识。项目由北京大学-兔展AIGC联合实验室发起,旨在提供资源以帮助AI模型复现,并欢迎开源社区的贡献。答:目前暂未设立官方社区,但用户可以在GitHub上进行讨论和交流。
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Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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