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大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

避免人类的偏见带给LLM RLHF数据的另一个挑战是，人类标注者往往会持不同意见，在没有基本事实的情况下，给训练数据增加了巨大的潜在方差。

大模型训练

大模型应用设计的10个思考

4 避免脆弱性，摒弃硬编码在构建任何系统时，一个不可忽视的事实是，系统的整体强度往往由其最脆弱的部分决定。

大模型应用

图解 transformer——逐层介绍

但为了避免在生成每个输出时看到未来的数据（即避免信息泄露），使用所谓的“掩码”技术，确保在生成第 i 个词时，模型只能看到第 1 个到第 i 个词。

Transformer 大模型图解

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

此外,创造力和个性化服务也是重要还要注意语气友好,保持自然,避免技术术语过多,最后,邀请用户提问,促进进一步的互动。

Qwen3 开源模型

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

你也不用自己去费劲巴拉的自己写数据集了，你就是一个无情的复制粘贴机器。

GPT

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（一）：安装与常用插件

如果装有 Web UI 的小伙伴先别着急，我们可以使 ComfyUI 和 Web UI 共用一套模型，以防复制大量模型浪费空间。

文生图 comfyui

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

值得注意的是，Embedding 层（并不属于全连接层）对于量化操作较为敏感，在实际操作中应避免对Embedding 层做量化操作。

BERT 语言模型

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

比如，RAG这种新热门任务，就能帮大语言模型避免“胡思乱想”、获取不到最新或私密信息等尴尬。

Qwen1.5 开源模型

Prompt工程入门

此外，公司的运营费用增加了10%，达到了1000万美元，员工数量增加了25%，导致当前的员工人数为500人。

prompt 提示词

ComfyUI上使用SDXL1.0官方工作流实操使用零基础讲解节点式生成的Ai绘画工具comfyui，节点模块讲解

3.2.配置模型 ComfyUI安装包中不包括模型，所以需要将模型放置到ComfyUI对应目录中：如果你使用过webui，那你已经有一套自己的模型了，如果复制过来就会很浪费硬盘空间，所以comfyUI

文生图

产品经理必会的3大流程：业务流程、功能流程、页面流程（附案例）

能高效地解决与开发的沟通问题，避免因为业务逻辑表达不清楚而被开发怼。

产品经理流程

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。

大模型

ChatGPT：12个写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景

请避免涉及任何不妥或敏感内容，并力求简练明晰。

写作创作提示词

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

KV缓存是模型的“缓存内存”，避免不得不重新计算大量冗余的注意力数据，否则这个过程在经济上是不可行的。

RAG 大语言模型

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

为了方便使用，我在AutoDL的云环境中制作了一个镜像，可以一键启动，直接开始创作，免去安装和下载模型的烦恼，创建实例时搜索社区镜像 yinghuoai-SUPIR 即可找到。

SUPIR 文生图

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