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从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

大模型微调注意事项学习率选择：微调时通常使用比预训练阶段更小的学习率，以避免破坏预训练模型已经学到的知识。

大模型从零开始

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

不过，收费哦~但是很便宜，1000个tokens只要0.0004美元，也就是1美元大约可以返回3000页的内容。

embedding

AI写作不如意？万字长文深度剖析背后原因

提示：在提示中避免使用“论文”这个词。

AI写作

深入探讨：Agent全自动写作长篇小说技术原理解析

这整个过程API费用只需4美元，而且Agent是开源的！

Agent

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

并不是越高越好来看看效果会发现步数到了60其实也还好，但同时需要考虑到性价比，步数越高也就意味着耗费的资源会越多，对机器的配置会更高。

文生图 SD

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

然⽽，通过NEFTune，我们看到了额外的10%的性能提升，尽管我们注意到这个检查点模型的⼀些能⼒可能会受到影响，比如避免输出有害⾏为的能⼒

NEFTune 大语言模型

人工智能的应用范式呼之欲出

如此构建的好处是，既能保持基础模型的通用语言能力，也能获得垂直领域的知识应用能力，还不需要花费太多的训练时间和算力资源，比较适合拥有垂直领域高质量数据的中小型团队。

大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

、行驶证等；然后开始验车，生成验车结果：如果验车结果不通过，则告知验车不合格原因，流程结束，结果为不能办理汽车保险；如果验车结果通过，则进行后续步骤，填写保单，包括车险险种、被保险人信息等，然后交保险费，

大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

此外，追问的方式也能保证Agent所提供的内容都经由用户确认，避免了胡说的情况。

大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

允许用户根据自己的硬件配置设定一个内存使用上限，以避免超过计算机内存资源而导致系统不稳定或崩溃。

FaceFusion 文生图

对于AI，我们现阶段可以有的态度

【ChatGPT3.5和4.0：】这个大家相对体验的多了，不同的版本能力不同，当然费用也相差许多。

文生图

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

4.AutoGen的优势与不足 AutoGen的主要优势在于其创新性，它能够自动根据用户需求生成代码，从而避免了传统编程中程序员需要手动编写大量代码的情况。

LangGraph AutoGen 对决

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

我们将年份视为特殊情况，以免因弄乱年代信息而使文件的解释变得荒谬 · · 如果答案是任何其他数字，我们将其更改为具有相同位数的不同随机数 · 结果

开源模型

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

同时最大程度保留原始符号，避免变换过程中造成的信息丢失。

零一万物 YI 李开复

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

例如，生成式人工智能或许能够告诉员工公司的学费报销政策；RAG 可以添加更多的上下文数据来告诉员工附近哪些学校有符合该政策的课程，并可能推荐适合员工工作和以前培训的课程——甚至可能帮助申请这些课程并发起报销请求

检索增强生成大语音模型

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