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Prompt屠龙术-少样本示例

openai官网上有一篇重要的论文：Language models are few-shot learners （大语言模型是少样本示例学习者）文章指出: 当语言模型的规模达到一定程度时，其在少量样本学习任务中的性能会得到极大的提升

Prompt 少样本示例

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

线程数量（threads）线程数量指的是，同时干活的“人数”。

视频 StyleGAN

对于AI，我们现阶段可以有的态度

否则，你想让他帮你完成一篇高质量的某主题的文章，如果你没有给出一个合适的指令，一些必要的交谈，或许他写出的内容看似夸夸而谈，但仔细看会让你大失所望。

文生图

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

ORPO偏好微调，数据集工具指南！

MoE 专家混合模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

BELLE：链家仅使用由ChatGPT生产的数据，对LLaMA进行了指令微调，并针对中文进行了优化。

大模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

2.3、专注于指令跟随版本的微调开发者们深入研究 Mixtral 8x7B 的潜能时，一个重点是对其进行微调，特别是针对那些能够跟随指令操作的版本。

开源模型 Mixtral 8x7B

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

以下是它们的区别和使用场景： Prompt Engineering（提示工程）：Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或指令，以引导模型生成特定类型的输出。

大模型

挑战全网，字节跳动coze平台让你免费创建ChatGPT4的机器人，不仅能免费使用DallE3，还能免费导入自己的知识库

第二个分布可以指导入文档的url地址或表格，让它一次生成。

Coze 聊天机器人

Anthropic推出提示词生成器让AI秒懂你的需求！

，时长00:45 这种技术可以帮助AI更深入地理解用户的指令背后的复杂逻辑，从而提供更为精确和可靠的响应。

Anthropic 提示词生成器

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

我去，找到一个Github上非常优秀的AI项目，可控制鼠标、键盘，模拟人类操作，太丝滑，收藏～～～

ensp; 自我反思（Self‑Reflection）回顾历史操作成果，判断是否达成总结失败原因，为下一步运行提供指导

AI Agent 开源项目

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

查看服务器配置购买完成后收件箱会收到站内消息，包含机器配置和密码，进入服务器后输入命令，可以看到系统中安装的 NVIDIA 显卡的实时信息和状态。

ChatGLM2-6B

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

我的安装思路完全来自官网指引：官方的安装指引看起来非常简单。

通义千问

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

自动向后兼容版本（加载指定程序版本的旧图像信息文本时，将添加兼容性设置）优化了回滚旧版本的兼容性，举例：目前v1.8.0，我想降级到v1.7.0或更以前的版本，将不再报错了。

SD 画图

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

ensp; 优化内容提取的方法：从源头解决内容提取的有效性，包括文本内容、表格内容（保留制表符）和图片内容（OCR识别）等，可以参看我之前的文章《完全指南

RAG 检索增强

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