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【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

为了增加模型的知识并减少虚假信息生成或“幻觉”，他们对最可靠的来源进行了上采样。

大模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

这个工具可以帮助开发者调测大模型的推理情况，帮助我们理解模型的输出并提供一定的解释支持。

大模型调试工具

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

BLOOM完全开源，对模型的重用、分发和商用均没有限制，只要你不用它生成不好的用例，所谓不好的用例大家应该可以理解。

大模型

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

西湖心辰推出的Westlake - Omni正是在这样的背景下应运而生的一款具有重大突破意义的模型。

Westlake -Omni 语音

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

，它让ChatGPT这样的LLM能够使用HuggingFace社区的各种模型（包括但不仅限于文生图、图生文、语音转文字、文字合成语音等），从而让LLM能驱动其他智能Agent，实现多模态能力。

提示词 prompt

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

所以建议： 1）NLU相关的任务，用BERT模型能处理的很好，如实体识别、信息抽取、文本分类，没必要上大模型； 2）NLG任务，纯中文任务，用ChatGLM-6B，需要处理中英文任务，用chinese-alpaca-plus

大模型

Stable Diffusion

【Stable Diffusion】SD迎来动画革命，AnimateDiff快速出图

模型要放在这个地址下“……\sd-webui-aki-v4.2\extensions\sd-webui-animatediff\model”。

文生图开源模型

百模大战，谁是大模型的裁判员？

大模型评测基准演进之路在规范化的模型评测基准出现以前，模型多数使用SQuAD、Natural Questions这类问答数据集来检验模型效果，之后衍生出了多任务、系列任务的评测基准，来进行更复杂

大模型

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

我们通过Reference Only功能，基于参考图去生成新的图片，大致效果如下(点击可看大图)：可以看到，在改变了姿势、场景、构图之后，人物的脸部特征，包括发型，仍然得到很好的保留，维持了高度统一的形象

文生图

SDXL Styles：七十七种绘画风格任你选择

我之前收藏的很多模型，特别是 Lora 模型确实可以抛弃了。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

这些指令主要属于文本指令，是“文生图”方式。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

作者本篇将会从“LoRA模型的分层控制”来介绍，如何在使用特定的LoRA模型，也可以不影响到画面原本的人物形象。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

下面开始生成：首先是选择一个大模型，这里使用的是和上面生成图片相同的模型：realisticVisionV20；然后我们填写一些简单的提示词，以免出现一些不太方便的图

文生图

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

1.1 基本术语讲解基础模型（大模型/底模型）：属于预调模型，它决定了AI图片的主要风格。

文生图

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