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微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Large Language Models Encode Clinical Knowledge 指令提示微调 IPT的建模示意图 Lora微调前人研究发现模型是过参数化的，存在更小的内在维度

训练微调

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

它有三种不同的模型大小（即7B、13B和70B），与Llama 1模型相比有显著改进，包括在40%更多的tokens上进行训练，具有更长的上下文长度（4k tokens ��

开源模型

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

模型精度除了模型参数量，影响模型大小的另一个比较重要的指标是[精度]（precision），一般看到的full precision指的是32bit，half precision指的是16bit，常见的还有

大语言模型运行

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

与全局注意力相比，循环块的主要优势在于它们使用固定的状态大小来总结序列，而 MQA 的 KV 缓存大小则与序列长度成正比增长。

transformer 训练

LangChain Agent 原理解析

Agent 可以是自主的，具备一定程度的智能和自适应性，以便在不同的情境中执行任务。

大模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

在上面的例子中，你可以看到两个维度：大小和类型。

大模型

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

联网智能搜索，与秘塔AI平分秋色（两者定位不同），有时候比百度好用。

Kimi 大语言模型

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

其中，视频清晰度，OpenAI Sora默认是1080P，而且其它平台大多数默认的清晰度也都是1080P以下，只是在经过upscale等操作之后可以达到更清晰的水平。

视频生成 sora

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

今天给大家带来一篇《Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法》，来自知乎@Maple小七。

prompt 提示词

【收藏】那些牛掰的ChatGPT指令爱了～

（其实跟以前问百度一样，有些人很快就能找到解决方案，有些人则抱怨百度搜不到自己想要的）但是以ChatGPT为代表的人工智能诞生以后，人和人之间的差距真的就变成了：不是你回答问题的能力，而是你问问题的能力

提示词 prompt

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

因此，如果你真的很想玩转 SDXL 模型，我还是建议你开始学习使用 ComfyUI 的使用方法，这会大大要提高 SDXL 的运行速度，也能降低对电脑的性能要求。

SDXL

GGUF格式详解

内存映射(mmap) 指允许直接从磁盘映射数据到内存地址空间，加快了数据的加载速度。

GGUF 大模型

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

上下文长度有限上下文长度有限使得 LLM 难以很好地处理长输入，让 LLM 不能很好地助力小说或教科书写作或总结等应用。

开源模型

不会PS也能做神图？豆包AI绘画全解析，让你的创意秒变艺术品！

把主题和场景确定好：首先得想清楚你要生成啥主题的图片，像“安静的森林小屋”“热闹的未来都市街道”“神秘的海底宫殿”这些。

Qwen3

再也不用担心 AI 图片脸崩手崩了

模型越小，处理速度越快，代价就是精度更低。

ADetailer 安装文生图

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