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从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

per_device_train_batch_size 32 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --num_train_epochs 3

大模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]Segment Anything实现商业换装

3、安装并重启之后，可以在面板中看到Segment Anything插件，此时还需要安装SAM模型。

Segment Anything 文生图

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

3.

Fay 开源项目数字人

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

上图展示了Phi-2和Phi-1.5在各项测试之中的比较（其中BBH和MMLU分别使用3次和5次CoT（Chain of Thought））。

小语言模型

PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

3.冲突升级：描述这场争论如何越演越烈，参议员们各自发表演讲，激烈地辩论，甚至可能发生小规模的冲突。

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

在原生能力范畴下，LLM模型具备文本创造能力，如写小说、新闻、诗歌，GPT-3模型最早是被用来做这些事情的。

大模型

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

3.详细解释如何使用ChatGPT创建自己的AI Agent。

Agent 写作

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

Sterling", "genre": "Science Fiction" }, { "book_id": 3,

prompt 提示词

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

2.4 ViTPose的结构灵活性表3 使用不同注意力方式的ViTPose性能由于使用全注意力方式的计算复杂度，在使用大尺寸特征图进行训练时，ViTPose

ViTPose+Transformer 身体姿态

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

3.

AI工具

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

下面是实测的一次看图说话任务，MiniCPM-V 2.0 出现了 3 处幻觉，GPT-4V 出现了 6 处幻觉（见图下高亮红字）：除了越来越强大的通用能力

MiniCPM 大模型

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

3.

文生图

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 提供参考文本 3.将复杂的任务拆分为更简单的子任务就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，在提交给GPT模型的任务中也是如此。

ChatGPT 大模型

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

它提供了许多功能，如文本嵌入和智能优化(图片来源[3]) 如何安装ComfyUI ComfyUI也非常易于使用。

文生图

RPA机器人实现网页自动翻页功能

3.系统集成和对接：协助不同的软件系统之间实现数据交换和集成。

RPA 自动

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