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俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

模型效果为了比较模型效果，这里是选择了包含21个类别的2100个prompt进行人工评测，评测也包括两个方面：生成图像和文本的一致性和视觉质量。

Kandinsky-3 文生图开源模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

gt; 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt

LangChain 知识库

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

meticulous linework precision, feminine beauty --ar 9:16 --v 6.0 --style raw （Prompt

Midjourneyv6 文生图提示词

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

基于Prompt 改写 2.

Byzer-LLM GLM-4

ComfyUI学习笔记2，一文看透Workflow

上图，从最左边加载模型开始，经过中间的CLIP Text Encode对关键词Prompt做处理，加入一个初始的Latent Image，然后是采样器，VAE解码，最后得到生成的图像。

comfyui 文生图

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

例如，一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器，它们一起工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。

langchain 大模型

大模型实践总结

该方法其实和构造Prompt类似，只是Prompt是人为构造的“显式”的提示,并且无法更新参数，而Prefix则是可以学习的“隐式”的提示。

大模型训练

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

指令调优谷歌通过在仅文本、仅英语合成和人类生成的 prompt 响应对的混合数据上进行监督微调（SFT），以及利用在仅英语标记的偏好数据和基于一系列高质量 prompt

开源模型 Gemma

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

可以发现，经过微调后的模型，相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。

开源模型

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

后来在网上搜了下，这组Prompt很实用，从what、why、how三方面去总结。

KimiChat 写作

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

在 RM 训练阶段，输入 prompt，会使 LLM 生成多个响应 response，然后标注人员对这些响应进行排名，根据这些排名训练一个奖励模型。

Text2SQL RLHF

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

sd-webui-prompt-all-in-one 这个插件是秋叶整合包默认使用的提示词插件，功能特别强大，没有使用秋叶整合包的小伙伴可以试试。

Stable Diffusion 提示词

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

从上面的流程可以看到，Q&A 模式下会根据原始文档生成问答对，实现实现是在 api/core/llm_generator/llm_generator.py 中： # 构造 prompt

Dify 大模型知识库

感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

然后，我们就可以构造prompt，来问ChatGPT了。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper 🔗 链接：https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper 提示词神器：prompt-all-in-one

Stable Diffusion 文生图

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