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大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

样本量规模增大，训练出现OOM错：模型训练的样本数量从10万，增大300万，训练任务直接报OOM了。

大模型

智谱AI官网再升级，GLM-4，智能体，AI作图长文档全部搞定！

其次，调用画图功能帮我给辛芷蕾饰演的李李画一张复古海报，要高度符合其在剧中的形象。

GLM-4 智能体

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

步骤3: 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的ChatGPT角色，让他继续改写：根据当前的文章原创度检测技术，文章中似乎含有与其他文档相似的内容。

Prompt ChatGPT

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

例如，一个向量数据库可以根据“巴黎”和“法国”的向量距离告诉你，“巴黎”和“法国”比“巴黎”和“德国”更相关。

RAG 大语言模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

的康碳建设基础设施建设云服务的部署那都是一个全新的挑战 SPEAKER_02 四、多说几句 pyannote的模型都是从huggingface上下载下来的，所以没有magic直接运行上面代码可能会报443

faster-whisper 语者识别 ASR

TTS，一个奇妙的AI工具

TTS就解决了这个问题，可以直接将写好的文案或台本转为语音播报。

TTS 文本转语音

LLM大模型推理输出生成方式总结

当num_return_sequences参数设置大于1时，代码会报错，说greedy search不支持这个参数大于1 Beam-search 方式：每一时间步选择num_beams个词，并从中最终选择出概率最高的序列

大模型

Prompt全攻略(二):Prompt编写的要诀

Prompt编写技巧需要多加练习,但回报也将是巨大的。

prompt

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

现在我告诉你们，这个知识树就是搭建知识体系最好的学习方法，最好方法，没有之一，破音。

大模型

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

接下来这套图片图片的难点主要是两个：第一个是V6为了增加真实感会给生成的人脸增加很多瑕疵，比如画东亚女性就会有很多冻伤的痕迹或者雀斑之类的，写真是要避免这些的，所以增加了“极佳的皮肤”、“美容产品广告”

Midjourneyv6 文生图提示词

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat不仅可以回答具体的数据问题，还可以提供一些概括性的总结和分析，比如某个公司的年报摘要、某个行业的发展趋势、某个投资者的风格特点等。

用户 finchat

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

他会安装好需要的依赖，如果出现报错，要逐个安装依赖，记得开魔法！

ChatGLM3 大模型

铁锅炖blender+ComfyUI配置，更改模型地址

如果没有节点报错的话，应该就没问题，这时候加载一个自己的图片，随便选个模型，也懒得改提示词了，直接运行节点树，可以跑通：这就没啥问题了。

comfyui 文生图

搭建程序员自己的在线工具库 it-tools

/it-tools:latest 当然，大家也可以拉下来，自己运行npm run build,将dist中的文件上传到服务器或者OSS中，我就用的七牛云，因为它有10G的免费空间，别误会，我没有打广告的意思

开源项目工具类

Stable Diffusion

Stable Diffusion修复老照片-图生图

我从网上找了一张比较模糊的照片（如有侵权，请告知替换）。

图像文字

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