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做大模型需要的环境设置

- defaults (base) C:\Users\dehen> 这时候再运行conda config --show channels会发现清华源已经被删除了 3

开发环境

Midjourneyv6创作中国龙十大技巧

looking up,extreme panorama, extreme low angle view,huge, all Phoenix, bokeh, many details:: –ar 4:3

Midjourneyv6 文生图

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

在性能方面，旗舰模型Qwen3 - 235B - A22B在代码、数学、通用能力等基准测试中，和DeepSeek - R1、o1、o3 - mini、Grok - 3和Gemini - 2.5 - Pro

阿里 Qwen3 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

Style Fidelity(仅用于均衡模式)：风格保真度， 3、来个可爱的猫咪案例演示：在网上找一张背景干净，主体清晰的图片，这里找的一个猫，将图片改为512x512px尺寸

文生图

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

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声音 sovits

大模型微调数据选择和构造技巧

3.能不能总结出一套数据构造方面自动化的方法？

大模型微调

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

我们没有进行微调，而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将幻觉率降低一个数量级，但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。

大模型

FaceSwapLab，截止2023年8月最好用的一键换脸工具

3、通过检查点重新使用脸部：FaceTools 选项卡现在允许创建检查点，这有助于脸部重新使用。

一键换脸

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 常见问题清点汇总

3.

Stable Diffusion 问题汇总

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

随着大语言模型的发展，模型的参数量越来越大，比如 GPT-3 参数量已经高达 1750 亿，因此，微调所有模型参数变得不可行。

大模型微调

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

第一部分基础概念1.机器学习场景类别2.机器学习类型(LLM相关)3.深度学习的兴起4.基础模型第二部分应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2

prompt 大模型

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

3.专家模型：数据经过门控网络选择后进入每个专家模型，每个专家根据其设计和参数对输入进行处理。

MoE 大模型

Baichuan-13B 保姆级微调范例

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(0.89->0.90)。

开源模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

3.

小型语言模型 Zephyr-7B

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

详情可以参看这里： Indexing | ️ Langchain） · 标 3

大模型

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