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从对比来看,基本超越了MJ v6,遥遥领先SDXL,和SD3基本打平,距离
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软的DALL-E3有一点差距。
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:许多机器学习算法涉及连续函数的优化,这需要理解导数、
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傻瓜式!一键部署ChatGLM3,免去环境烦恼+开箱即用!集成API调用!本地化界面操作!
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目前大语言模型的评测基准有哪些?
ChatbotArena:借鉴游戏排位赛机制,让人类对模型两两评价 ChatbotArena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台,该项目方LMSYS Org是由加州大学伯克利
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2万字大模型调研:横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT
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调 l性能需求: 1.如响应速度快,有专属的客服团队,日常工作中能及时响应; 2
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惊艳!2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合,领航AI领航机器人、游戏、医疗革新,通用智能时代你准备好了吗?
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17/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts (二)
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RAG 与 Finetuning,谁是提升 LLM 的最佳工具?
在这篇博文中,我们将深入探讨区
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调,在我看来,这些细
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7个有用的Prompt参数
4、Top P Top P,也称为核抽样或概率抽样,确定用于对生成的响应中的下一个标记进行抽样的累
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