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Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

具体一点就是由StyleGAN的微调模型生成，然后通过ROOP把脸怼了上去。

视频 StyleGAN

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇大模型的强化学习微调是怎么做的，网上虽然相关文章不少，但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练，再细致深入的就没有讲了

训练

AI出题，做不完，根本做不完

指令就像给用户提供不同的功能，这有点类似在API中提供各种接口。

大模型提示词试题

大模型应用设计的10个思考

这种分工在实际应用中有多种表达方式，但核心思想是一致的：代码是用来执行特定指令和流程的工具，而模型则用来解读、生成和推理语言的深层含义和目标。

大模型应用

领域大模型-训练Trick&落地思考

例如：T5、ExT5、Glm-130b等多任务学习在预训练阶段可能比微调更有帮助。

垂直训练大模型

ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

上期我们讲了利用基于语言到图像的生成网络的GLIGEN模型可以做到指哪打哪的生成。

comfyui 文生图

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

不过如果要想要免费畅玩这款大模型，就少不了玩转 HuggingFace 社区，然后根据指引在本地的 GPU 花上大量的时间进行部署和配置。

开源大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程，就像在问题解答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题解答性能一样。

检索增强大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

Fine-Tuning 使用下游特定领域的知识对基础模型进行微调，改变神经网络中参数的权重。

知识库

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

LLM在企业应用的落地场景当然，我们说的企业应用场景不是指的企业内个人使用的桌面AI助手或问答机器人；而是指的借助这些工具背后的大语言模型（LLM）的智能理解与生成能力，来改造或升级传统的企业信息系统

大语言模型

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

这对于处理后续提问、语境中的指代消解，或者与之前的对话相关的任意用户命令都是必不可少的。

检索增强式生成 RAG

中文开源OCR框架对比及介绍

另一个是入门指引，也就是通过新手指引的不同分类中跳转到详细的分页。

OCR

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

它具有大量功能，例如图像修复、图像扩展、调整大小、放大、变化等等。

文生图 SD

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

我们可以看到这个requirement文件都指定了依赖的版本，但是据我实测，几乎所有的依赖都可以高于该文档指定的版本。

可图 kolors

如何构建基于大模型的App

这也允许大模型在广泛的任务中进行泛化，然后下游进行微调。

构建大模型App

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