社区供稿 | 10G显存，通义千问-7B-int4消费级显卡最佳实践
在魔搭社区，通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型，Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于，它能够实现几乎无损的性能表现，模型大小仅为5.5GB，内存消耗低，速度甚至超过BF16。
社区供稿 | 达摩院多模态对话大模型猫头鹰mPLUG-Owl大升级，登顶MMBench
近日，在上海人工智能实验室发布的多模态大模型榜单MMBench中，来自达摩院的mPLUG-Owl 超过MiniGPT4，LLaVA，VisualGLM等14个多模态大模型，登顶榜首。目前，mPLUG-Owl最新的预训练，SFT模型都已在ModelScope开源，欢迎大家体验。
酷蛙FaceChain开源项目迭代周记2023-08-19
酷蛙FaceChain开源项目（https://github.com/modelscope/facechain）上线首周即获取超过3K Star，并登顶GitHub Trending榜单TOP 1。
InsTag：大语言模型监督微调数据标签标注工具
魔搭社区发布了一个名为“InsTagger”的工具，用于分析LLM（大语言模型）中符合人类偏好的监督微调（SFT）数据。InsTagger 是基于 InsTag 方法训练的本地指令标签标注器，用于为符合人类偏好的监督微调数据集中的指令标注描述其意图和语义的标签，从而指导指令的分流或监督微调数据集的分析。
ModelScope中文模型测评
Modelscope可以帮助研究人员和开发者对模型进行性能分析等。本次我体验了知识常识，人类价值观和写作创作相关这三个对话类型场景，下面是我对测试模型的分析与看法
ModelScope中文竞技场模型测试
ModelScope中文竞技场是一个创新性的应用测试平台，专注于评估和提升自然语言处理（NLP）模型在中文语境下的性能。该平台为研究人员、工程师和数据科学家提供了一个丰富多样的测试环境，用于测试和比较不同NLP模型在各种任务上的表现。这也使的我们了解它们在不同任务上的相对表现，选择更适合使用场景的回答。下面👇就是基于该应用测试结果（使用到的对话类型为：代码相关，人类价值观，NLP 专业领域）：
【新知测评实验室】解谜扫描全能王——“智能高清滤镜”黑科技
扫描技术已经被广泛应用于如办公（文件、名片、发票）、学习（笔记、试卷）、个人生活（证件、照片）、商务（收据、发票）、法律（合同、证据）等等各个领域。然而，现实图像中常常会出现一系列模糊、阴暗、褶皱、污渍、光线、透字等问题，如下面是一张很常见的笔记照片，照片中的褶皱和版面弯曲严重影响了图像质量和可读性，经过传统扫描工具如打印机、扫描仪扫描后仍然难以到达实用性和可用性。近期，合合信息旗下扫描全能王全新上线了一款“智能高清滤镜”黑科技，。本篇文章将对此一探究竟，从深层原理和测试对比来揭开其神秘面纱。
ModelScope模型分析测评
中文竞技场大模型页面的双模型匿名对话模式可以给我很多启发，下面是针对 Modelscope 测评文章的写作创造、人类价值观和中文游戏模块进行测评总结：
通义千问7B-基于本地知识库问答
上期，我们介绍了通义千问7B模型的微调+部署方式，但在实际使用时，很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果，这时就需要通过外接知识库，让大模型能够返回更精确的结果。
中文竞技场活动使用评测体验
中文竞技场体验中文大语言模型，并可以在写作创作相关，代码相关，知识常识，中文游戏，人类价值观，NLP专业领域中测试不同的模型效果。每个领域提供了一些示例的提示词 。活动参与地址：https://developer.aliyun.com/topic/ms2023
精品活动 | 中文竞技场大模型评测召集令
8月，魔搭社区联合香港中文大学（深圳）、深圳市大数据研究院、阿里云开发者社区、阿里云开发者评测发布中文竞技场大模型评测活动，汇聚了包括Baichuan-13B、ChatGLM2-6B、Qwen-Chat-7B、moss-moon-003-sft、Ziya-LLaMa-13B-v1等十余款开源大模型在中文对话场域同台PK。
阿里云 ModelScope模块分析测评
阿里云 ModelScope 是一种用于模型评估和性能分析的开源工具。它旨在帮助用户更好地了解和评估不同的机器学习模型，并提供可视化和统计分析来支持决策制定。
