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[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

“知了”的目标人群为中小团队，在保证知识管理的核心功能的基础上，提出更简单、易维护的技术架构，力求界面UI的简洁明了，降低用户使用的门槛，达到全方位的“轻量化“：功能聚焦

大模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。

大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切

那么怎样以最简单方式提高模型泛化能力呢？

大模型泛化

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（三）角色指定

这里就要参考英文中对不同年龄段的人群的单词定义： toddler：蹒跚学步的孩子，一般指1-3岁。

文生图

Stable Diffusion

巧用ChatGPT生成Stable Diffusion绘画提示词Prompt

这里的Prompt通常可以用来描述图像，他由普通常见的单词构成，最好是可以在数据集来源站点找到的著名标签（比如Ddanbooru）。

Diffusion prompt

一款构建AI数字人项目开源了！自动实现音视频同步！

简单来说，就是输入任意一个视频和一个音频文件，在生成的新视频中，人物的嘴型会与音频同步。

AI数字人音视频同步

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

使用在“文生图”和“图生图”的提示词、反向提示词输入框下方会出现一些书写提示词的辅功能，这里简单介绍下使用方法。

Stable Diffusion 提示词

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

与 Alpha Beta 一起，重新找回简单而高效的护发乐趣。

GPT-4 提示词

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

而小模型则相对简单，参数较少，训练和推理速度较快。'

Prompt 大语言模型 RAG

TypeChat 入门指南

这适用于从简单的情感分类到复杂的购物车或音乐应用场景。

TypeChat

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

是一个操作简单的大模型部署工具！

Qwen1.5 开源模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

链（Chains）：对于一些简单的应用程序，单独使用LLM就足够了，但对于许多更复杂的应用程序，需要将LLM链接在一起，或者与其他专家链接在一起。

开源模型

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

在Midjourney中，这再简单不过了，自动有了SDXL之后，我们生成图像的难度进一步降低，更接近Midjourney了，尽管还有不少的差距。

SDXL

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。

RAG 大语言模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

首先点击「Settings」，然后点左侧菜单的「User interface」这个 Tab，拉到下面有个选项叫做Quicksettings list，在输入框里面添加,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers

Stable Diffusion 文生图

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