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Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

文章原创度检测过程，简单来说包括两大步骤：步骤1: 从互联网或文章库中定位相似内容: 1.文章被细分为小句或段落，使之更便于逐个对照。

Prompt ChatGPT

SDXL模型lora训练参数详细设置，显存占用22G，不用修脸原图直出

保存设置，这里我的模型保存精度选择bf16：因为我训练的精度也选的是bf16，速度优化选项里可以看到：如果显存小点，16G的话选择fp16就行。

SDXL 训练

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

这个系统可以在几个小时内对亿级规模的数据进行聚类和去重。

大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

-2是高效注意力机制的一种实现，相比其一代技术具有更快的速度和更优化的显存占用当上下文长度更长时，为了避免显存爆炸式的增长，使用此类高效注意力技术尤为重要本项目的所有模型均使用了FlashAttention

大模型

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

小图看着不是很明显，放大对比效果比较明显，建议实际试试。

SUPIR 文生图

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

通过每个阶段移动以获得行动步骤和可能结果的清晰度。”

ChatGPT prompt

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

不过，从 HeyGen 现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。

语音 HeyGen

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

大模型通常使用深度学习技术，如深度神经网络，以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。

大模型从零开始

一文搞懂贝叶斯定理有什么用

这两大学派最根本的观点在于看待世界的方式不同：频率学派认为世界是客观的，必须通过大量独立采样来获得统计均值，不能先给出一个主观的先验概率（假设）；贝叶斯学派则认为概率是一种信念度，

贝叶斯定理

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

，使得以较小的精度损失代价获得了较大的收益，要弄懂模型量化的原理就是要弄懂这种数据映射关系。

大模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

数据规模：数据集的大小也很重要。

大模型

7个有用的Prompt参数

较小的上下文窗口关注当前上下文，而较大的上下文窗口提供更早的内容。

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

有两种用得比较多，第一种是Euler a，生成速度比较快，适合于二次元、小场景和图标等画面生成。

文生图

国内外开源大语言模型一览表

参考相关数据工作，频率和质量是数据处理环节重点考虑的两个维度。

大模型

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

ensp; 1.基础设置 · 2.controlnet的使用现在我们需要让黑色衣服的小姐姐摆出白色衣服小姐姐的动作

文生图

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