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说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

为什么SDXL存在着隐藏属性在解释这个问题之前，我们先拿GPT举例子。

文生图

LLM微调经验&认知

5.

LLM 大模型

20款AI工具助力在家副业

Souls 在Discord上实现的开源汉字人工智能 3 InterviewMe Al 通过与AI进行面试练习 4 MyHeritage Reimagine 扫描修复或将日照片动画化的服务 5&

工作

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

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

很多时候我们不希望 GPT 非常发散的来回答我们的问题，那这个时候可以给他一些选项，限定他的回答范围。

提示词

投资人逃离大模型

旗下产品包括GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o等。

大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

而如果近义词具有不相近的量化值，词和值之间的关系或许会是这样，一眼看上去似乎没什么关系：张 --> 33, 李 --> 1 三 --> 5,

开源模型

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

结构化提示词是借鉴了编程语言方式，以一定的语法结构或形式来表达指令或请求，以提供清晰、明确的信息指导GPT执行特定任务，减少歧义和误解。

prompt 大模型

构建开源多模态RAG系统

大型语言模型，如GPT-3，擅长生成类似人类的语言，但在提供最新或特定领域的信息方面存在限制。

RAG 大模型

国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

名的产品从模型的使用上可以分为三种： 1.训练自己的专有模型， 2.微调现有模型， 3.在现有模型之上构建消费者 UI（例如，“GPT

大模型

数学能力超ChatGPT，70B开源大模型火了：用AI微调AI，微软全华班出品

用AI生成的指令增强大模型能力 OpenAI的大模型（InstructGPT、GPT-4等）能够取得巨大成功、去执行各种复杂和多样化的任务，一部分原因是使用了真实人类用户生成的开放域指令数据进行了微调

开源模型

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

但在各项基准测试下，XAgent表现都完全优于AutoGPT、GPT-4。

ChatGPT 智能体 Agent

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

将这些不同的数据转换为上下文相关的块，以使GPT的上下文窗口层更加复杂。

RAG 大模型

对ChatGPT最有效的Prompt！

当时他想让GPT从头开始帮他写一份实验报告，我向他保证，ChatGPT会做得很好。

ChatGPT prompt

AI出题，做不完，根本做不完

角色扮演这是GPT刚刚出现时，我学到的一种提示词编写方法，大家可能也都接触过了。

大模型提示词试题

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