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李彦宏偏爱小模型｜AI光年

根据以上三个思路，百度发布了三款智能体开发工具AgentBuilder（零门槛的智能体开发工具

李彦宏小模型

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

并且，在 Lamini 的项目地址中有着 · 1400 个问答数据集（这是关于 Lamini 的内部工程文档，你也可以将其自定义）； · 在此数据集上运行 LLM 微调的代码；

大模型

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

在这些AI Agents中，既有国外主要基于GPT与开源Agent框架构建的Agent项目，也有国内基于国产大模型（自研领域大模型）+开源架构的Agent产品。

大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：文生图

文生图是Stable Diffusion的核心功能，它的核心能力就是根据提示词生成相应的图片。

文生图 Stable Diffusion

Stable Diffusion

Stable Diffusion 生成卡通证件照

(Steps)：25 采样方法 (Sampler)：DPM++ SDE Karras 宽度：616 高度：768 总批次数：3 单批数量

SD 证件照文生图

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

要了解您模型中可训练参数的数量，可以使用print_trainable_parameters方法。

大模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

这种创新方法使该模型能够在文本数据中学习模式、关系和背景，使其有能力创造适合特定目标和目标受众的高质量内容。

大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.07633.pdf 模型压缩涉及将大型资源密集型模型转化为适合在受限移动设备上存储的紧凑版本。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

另一方面，其训练数据的规模也要足够，避免模型产生过拟合，从压缩思维来讲，模型不过是真实世界的压缩表示，为了能够真实反映这个世界的运行规律和知识，生成真实的数学概率分布，大的模型参数规模和大的数据量是一个硬币的两个面

LLM

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

一旦节点被创建并连接好，你可以点击面板右侧的工具栏中的 "Queue Prompt"，开始生成图片

comfyui 文生图

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

一、素材，自媒体内容的源头活水在自媒体写作中，素材是所有内容的源头活水。

AI写作 GPT

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

即使是一个比较小的信息检索系统，需要处理的数据数量级也是万。

停用词

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

近期的工作开始构建集中在文档的QA数据集。

大语言模型 PDF 文档

ChatGPT论文润色进阶指令

相比之下，GPT-4.0更依据事实回答，展现出更高的稳定性。

ChatGPT 写作

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