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【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

模型结构上，与GPT相同，LLaMA采用了causal decoder-only的transformer模型结构。

大模型微调训练

XX来信：智能体设计模式2：Reflection

智能体工作流不是让LLM直接生成最终输出，而是多次提示LLM，使其有机会逐步构建更高质量的输出。

Reflection 智能体

国内LLM陆续启动，你的Prompt库有这些模块吗

这里修猫给出一个框架，还请有心读者自行丰富，时间会认证你的积累。

prompt

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

无锁搜索就地更新数据结构的系统通常需要加锁，以保证并发索引和搜索下的线程安全。

向量数据库

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

无需编码，ComfyUI是一个强大且易于使用的解决方案，允许新用户和经验丰富的用户探索和构建复杂的StableDiffusion工作流。

文生图

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

简介 MLScraper是一个强大的Python库，用于从网页上提取结构化数据。

MLScraper Python库

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。

LLaMA

中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型，Vidu 登场

生数ShengShu ，赞6018 点击查看「Vidu」发布短片该模型采用团队原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达

Vidu 大模型视频

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

数智化的核心，是以海量大数据为基础，结合人工智能相关技术，打通数据孤岛，结合场景化构建生态去解决问题。

大模型

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在生成图片前，我们先了解下提示词的基础原则，有了这些知识能迅速帮助各位同学构建出自己的提示词。

SD prompt 文生图提示词

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

LangChain 提供了几个类和函数来简化提示的构建和使用。

大模型

RVC和SVC声音模型难找？推荐这个网站

这包括数据预处理、模型构建、训练、评估和优化。

声音克隆数字人

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

与之前的版本相比，这个模板的结构并没有太大变化，但由于V6在理解提示词方面的能力提高了，所以增加了一些细节。

Midjourneyv6 文生图提示词

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

LangChain 是一个强大的框架，专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计，而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库，用于构建高性能的向量搜索应用程序。

知识库 langchain

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

RAG 和微调之间的细微差别涉及模型架构、数据要求、计算复杂性等。

训练

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