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AIGC
AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术
这个模型通过学习将单词
转
化为连续的向量表示,以便计算机更好地理解和处理文本。
AIGC
Embedding
嵌入技术
Stable Diffusion
Stable Diffusion ComfyUI 入门感受
模型载入节点将模型分成了 模型,clip层,VAE,clip层会在关键词编码的时候使用,VAE会在图片编码解码(图片RGB空间与潜空间
转
换
)时使用 图片节点可以载入图片并
转
换
到潜空间,或者创建新的潜空间空图片
文生图
ChatGLM
60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
值得注意的是,尽管我们以文本分类任务为例,实际上,任何NLP任务,例如,命名实体识别,翻译,聊天对话等等,都可以通过加上合适的上下文,
转
换
成一个对话问题,并针对我们的使用场景,设计出合适的数据集来微调开源
开源模型
大模型
Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
response.message.content return answer.strip() 可以看到就是通过一个 prompt 就完成了原始文档到问答对的
转
换
Dify
大模型
知识库
阿里
阿里出品自动化视频剪辑工具FunClip!
; 自动化语音识别:通过使用阿里巴巴通义实验室的FunASR Paraformer系列模型,FunClip能将视频中的语音内容
转
换
为文本
FunClip
视频
阿里
大模型
CMU华人打破大模型黑盒,Llama 2撒谎被一眼看穿!脑电波惨遭曝光,LLM矩阵全破解
通过RepE技术,研究者可以对大模型随意切
换
,让它做到诚实或者说谎。
大模型
Stable Diffusion
AI绘画巅峰对决:Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较
Latent Diffusion Transformer(DiTs)
换
掉扩散模型中的 U-Net 结构。
Stable
Diffusion
DALL·E
微调
Baichuan-13B 保姆级微调范例
值得注意的是,尽管我们以文本分类任务为例,实际上,任何NLP任务,例如,命名实体识别,翻译,聊天对话等等,都可以通过加上合适的上下文,
转
换
成一个对话问题,并针对我们的使用场景,设计出合适的数据集来微调Baichuan
开源模型
ChatGPT
ChatGPT提示工程5篇合集(五):ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案
所以看起来还不错,但如果您看基础部分,刀锁定的部分看起来不如几年前的版本那么好,但我打算对其非常温柔(例如,我会先在搅拌机中捣碎像豆子、冰、米等非常硬的物品,然后将它们粉碎成我想要的份量,然后切
换
到打蛋器刀片制作更细腻的面粉
prompt
提示词
AI落地里那些假的机会
需要围着品牌渠道打,不能围着技术
转
。
大模型
Agent
AI Agent / 智能体观察笔记(下)
任务指定器会把用户的要求
转
换
成一个具体、专业的提示词,然后两个智能体自主交流协作,最后把结果给到用户。
大模型
提示词
你要牢记的四个常用AI提示词框架:ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF,有助于获取更加稳定和高质量的内容
数据处理与
转
换
:当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时,如数据清洗、文本翻译或图像
转
换
。
大模型
提示词
RAG
检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案?
具体流程是:根据query抽取实体,然后把实体作为种子节点对图进行采样(必要时,可把KG中节点和query中实体先向量化,通过向量相似度设置种子节点),然后把获取的子图
转
换
成文本片段,从而达到上下文增强的效果
RAG
检索增强
RAG
检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案
具体流程是:根据query抽取实体,然后把实体作为种子节点对图进行采样(必要时,可把KG中节点和query中实体先向量化,通过向量相似度设置种子节点),然后把获取的子图
转
换
成文本片段,从而达到上下文增强的效果
RAG
检索增强生成
Python
Python程序混淆和打包exe文件流程和方法
一、混淆 PyObfuscate是一个用于混淆Python代码的库,它的主要作用是将Python代码进行
转
换
,使其更难以阅读和理解。
Python
程序
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