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【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

在训练目标上，LLaMA的训练目标是语言模型，即根据已有的上文去预测下一个词。

大模型微调训练

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在上一篇中我们了解了SD的工作原理，这篇我们来实践一下，通过提示词（prompt）的输入，让SD生成我们满意的图片。

SD prompt 文生图提示词

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

基本思路是先对代码进行混淆，然后打包成exe文件，下面我们介绍一下具体过程。

Python 程序

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

这里一旦提到OCR相关的技术，肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络，毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的作用。

OCR 手写文字识别

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

o R4框架在知识密集型任务上的表现超过了多个强基线模型，包括REALM、ICR、REPLUG、Selfmem、SELF-RAG、FILCO和LongLLMLingua

RAG 检索大型语言模型

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

结合 119K GPU 小时的上下文长度扩展和 5K GPU 小时的后训练，DeepSeek-V3 的完整训练成本仅为 2.788M GPU 小时。

DeepSeek V3 开源模型

在 WebUI 中使用 AnimateDiff 的一些问题和技巧

这两天晚上没事的时候就会尝试下AnimateDiff，发现这真的让视频生成上了一个大台阶，估计是到了AI视频爆发的前夜了。

AnimateDiff SD

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

扣子bot开发页面配置kimi模型非常简单，如下图所示，选择不同版本的moonshot模型，从回复随机性、最大回复长度、上下轮轮次三个方面配置好就可以。

Kimi 扣子Coze 大模型

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

OpenChineseLLaMA 简介：基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩

大模型中文

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

如果您不仅将每个向量视为一个点，还将其视为距离原点的一条线（由向量$（0,0,0，…）$指定的点），那么您可以计算两个向量之间的夹角（下图中为$\θ$）。

Embedding 向量

用秋叶启动器安装fooocus，comfyui

今天秋叶大佬发布了comfyui整合包，我也马上转载到百度盘方便大家下载，还是老地方。

ComfyUI安装

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

AI工具如ChatGPT在内容创作界越来越受欢迎，但大家对ChatGPT在文字创作上的理解有很大误区。

ChatGPT 写作

Prompt屠龙术-少样本示例

小样本提示可以用作实现上下文学习（in-context learning）的一种技术，能够让我们在prompt中引导模型获得更好的性能。

Prompt 少样本示例

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

在学习前我们先回忆一下使用 Web UI 进行文生图的时候用到了哪些功能。

comfyui 文生图

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