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深度｜万字访谈！Open AI Sora作者，亲自揭秘Sora原理，Sora能带我们通往AGI吗？

还有一个例子同样引人注目，展示了如何将一种地中海景观平滑过渡到一个姜饼屋，这种变换在三维物理世界中保持连贯。

Sora 原理

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

虽然最近的研究探讨了LLM在各种基准任务中的能力，但很少有研究探讨LLM在生成任务上的可控性。

大模型控制

prompt必须知道的26条军规

7、在prompt中添加样例，也就是少样本学习。

prompt 大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

数据集中的每个任务都由一个“指令”和“任务实例”组成，具体来说，“指令”有3部分组成：用自然语言描述任务的“定义”；正面例子，即正确输出的样本，并对每个样本进行简短的解释;以及“负例子”，即输入和不期望输出的样本

大语言模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

掌握提示词技巧提示语输入基本要求使用英语描述最佳，避免出现单词拼写错误；（不同模型可能有训练中文和日文，可自行判断）标点符号同样使用英文半角进行输入；建议使用逗号隔开的单词作为提示词；（

Stable Diffusion 文生图

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

LoRA的优点是它的低秩分解很直观，在不少场景下跟全量微调的效果一致，以及在预测阶段不增加推理成本。

大模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

您可以指定种子和系统提示，以创建多样化的数据集。

LLM 大模型 GitHub

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

今天要学习的就是我上一篇笔记中所提到的Turbo，在官方的演示中这款软件实现了一打字就会出画面，画面随着提示词的更改实时变化。

SDXL-Turbo 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

1.5版本和2.1版本：官方模型我们日常很少直接用它来生成图片，它更多被当做底模用于训练模型，C站上可以看到和选择基础模型的版本号：而我们最常用的其实是除了官方模型之外的主模型

文生图

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

同时为了保证训练的高效性（也就是尽可能少的引入更多参数），他们将 Adapter 设计为这样的结构：首先是一个 down-project 层将高维度特征映射到低维特征；然后过一个非线形层之后，再用一个

微调大模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

· · 总成本(拥有解决方案的总成本是多少?)

生成式AI

来个优秀的开源人脸识别项目！

通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样、数字化处理和分析。

人脸识别开源项目

什么是BERT？

由于BERT是一个预训练模型，其必须要适应各种各样的自然语言任务，因此模型所输入的序列必须有能力包含一句话（文本情感分类，序列标注任务）或者两句话以上（文本摘要，自然语言推断，问答任务）。

embedding

PhotoMaker：腾讯最新开源，根据照片生成该人物各种风格图片，项目可落地！

这种技术有望在多个领域中发挥重要作用，例如艺术创作、媒体出版等。

PhotoMaker 文生图

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