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文章列表
Transformer
图解 Transformer——功能概览
它摆脱了RNNs,完全依靠 Attention的优
势
: 1.
Transformer
大模型
图解
大模型
【揭秘】BELLE大模型:一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器,让每个人都能拥有自己的“大模型”!
相较于全参数微调,基于 LoRA 的调优在训练成本方面展现出明显的优
势
。
训练
大模型
belle
用户意图对齐,无需人工标注,Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B
此方法的优
势
包括较短的训练时间和无需额外采样,为开放大型语言模型(LLMs)的发展和微调提供了新方向。
小型语言模型
Zephyr-7B
大模型
AI Agent:大模型与场景间的价值之桥,但不适合当纯技术看
经济体系的主要部分是需要干涉现实的,所以大模型的这种智力优
势
就需要一个管道,让它流淌出去和各个领域相结合,然后才才能真正创造更大的经济价值。
大模型
Prompt
你的AI还在睡觉?33条Prompts让它瞬间变身超能力团队!
这应涵盖团队建设活动、冲突解决和利用多样性的优
势
。"
提示词
国产AI,逃过一劫
但ChatGPT的先发优
势
在于,通过抢先公测,收集了大量的用户数据,随着雪球越滚越大,后来者也越来越难追上。
ChatGPT
大模型
ChatGLM
【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践
相比于采用causal decoder-only结构的大语言模型,采用prefix decoder-only结构的ChatGLM-6B存在一个劣
势
:训练效率低。
大模型
微调
训练
一招让你的 AI 图像更惊艳!DALL-E 3 自定义指令魔法
主题: - 身体特征(颜色、大小、特征、姿
势
) - 面部细节(眼睛、头发、表情) - 情感(喜悦、悲伤、神秘) - 背景(音乐家拉小提琴) - 互动(舞者跃过水坑) - 服装和道具 - 年龄和阶段
DALL-E3
文生图
Stable Diffusion
AI绘画Stable Diffusion进阶使用
避免使用with、and之类的连接词; 可使用emoji() 进行补充描述; 逗号前后的少量空格并不影响实际效果; 可以通过指定风格提示语来创作带有特效或指定画风的图片;(风格获取参考下文 姿
势
的描述越精简越好
Stable
Diffusion
文生图
Python
Python状态机:优雅处理复杂业务逻辑的利器
业务流程:订单状态、支付流程等 使用状态机的优
势
1.
Python状态机
设计模式
大模型
大模型应用设计的10个思考
每种代码都有其独特的优
势
,关键在于针对特定的问题选择最适合的工具。
大模型
应用
LLM
LLM native策略的内部状态是否应该结构化 【2023Q3】
相对于结构化或者半结构化的中间表示方式,这里的方式可能会丢失我们对于一些中间表达方式可以引入人工特征工程知识的优
势
。
大模型
Transformer
图解 transformer——逐层介绍
这是其相对于RNN 架构的主要优
势
;但同时也意味着位置信息会丢失,必须单独添加回来。
Transformer
大模型
图解
大模型
llm-action:让天下没有难学的大模型
与此同时,中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配
势
在必行。
大模型
LLM
提示词
18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词
举例:职业拳击手以迅雷不及掩耳之
势
击倒对手的照片。
DALL-E
3
提示词
文生图
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