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超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！
在MT-Bench和Alpaca-Eval v2的测试中，Qwen1.5可是把Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo-0613都甩在了身后！
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Stable Diffusion
Stable Diffusion真实人物转卡通证件照（2.0版）
Lora模型：卡通证件照_v2.0.safetensors 反向tag： bad-hands-5 ,EasyNegativeV2 ,ng_deepnegative_v1_75t ,bad-image-v2
StableDiffusion文生图
开源
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DeepSeek：集成DeepSeek系列模型。
AI开源集合
人工智能
人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法
P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。
大模型微调
OpenAI
两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.00430.pdf 具体来说，Distil-Whisper 有两个版本，参数量分别为 756M（distil-large-v2）和 394M
语音HeyGen
RAG
RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？
原来，ColBERT 升级到 v2 版本，不仅补齐了 v1 版本在存储和扩展性上的短板，还显著提升了性能。
rag大模型
大模型
总结！大模型微调（Tuning）的常见方法
下图是细致的对比： P-tuning v2 V2版本主要是基于P-tuning和prefix-tuning技术，引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning
微调大模型
语音
Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)
  audio = whisper.pad_or_trim(audio) model = whisper.load_model("large-v2
Whisper语音优化
Stable Diffusion
Stable Diffusion 生成卡通证件照
cartoon_portrait_v1:0.6>  反向提示词：low quality, worst quality,  bad-hands-5,  bad-image-v2
SD证件照文生图
语音
Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本
项目简介 这篇内容介绍了OpenAI的Whisper Large v2语音转录模型的超快速能力。
音频Whisper
Stable Diffusion
Stable Diffusion生成卡通证件照
cartoon_portrait_v1:0.6>  反向提示词：low quality, worst quality,  bad-hands-5,  bad-image-v2
StableDiffusion
ChatGLM
使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型
什么是P-tuning-v2 我们让claude.ai解释一下： P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。
ChatGLM2-6B
使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复
基础模型，models\Stable-diffusion\v2-1_768-ema-pruned.ckpt 3、模型选择 使用图生图功能，大模型选择v2-1_768-ema-pruned.ckpt，
SD高清老照片修复
大模型
整理了近期所有TTS相关的大模型
; XTTS    [Repo](https://github.com/coqui-ai/TTS) [](https://huggingface.co/coqui/XTTS-v2
TTS大模型
语音
语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展
例如，在使用Large-v2模型和GPU进行13分钟音频的转录测试中，faster-whisper仅需54秒，而原始Whisper模型需要4分30秒。
语音识别Faster-Whisper
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