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生成式AI与大语言模型的区别

生成式人工智能模型的关键例子包括： DALL-E：由OpenAI开发的这个平台，经过对各种图像的培训，可以基于文本描述生成独特且详细的图像。

生成式AI 大语言模型区别

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

有关详细信息，请参阅自定义提示模板。

大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

您将了解如何使用LoRA来训练1.2B参数的bigscience/mt0-large模型，以生成分类标签并进行推理。

大模型

ComfyUI进阶前必备插件们续

安装就不喂了，所有插件都一律git，或者下载插件解压（但建议git安装环境） · git clone

ComfyUI 文生图

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

据了解，NLLB-200 AI模型不仅将应用于Meta旗下的Facebook、Instagram平台，Meta更是宣布对外开源NLLB-200 AI模型，并向非营利机构提供20万美元补助金，借此推广NLLB

翻译大模型

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

在RPA领域中，存在一些细分赛道，每个赛道都侧重于解决特定类型的业务流程自动化需求。

GitHub 数据处理RPA

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

在GitHub上还专门提供了详细教程，这就来看看究竟如何构建？

大模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们需要对转换的内容进行详细的说明，这导致提示token增加到了~3567，使用与之前相同的输入提示，LLM也可以很好地转换文本: ex:PeterJones rdf:type schema1:CC

知识图谱大模型

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

针对这个问题，豆包现在也已经帮你解决了——一个“搜”的动作就能搞定。

豆包浏览器

简单提升RAG的10种方法

然后，检索步骤首先对这些摘要进行搜索，然后仅针对相关摘要，进一步检索更详细的信息，这种二阶检索的方式有点参考搜索引擎检索思路。

RAG 大模型

13.5K Star ! Fish Speech Windows本地搭建，能否达到官方的级别？强烈推荐

详见语音克隆最佳实践指南[https://docs.fish.audio/text-to-speech/voice-clone-best-practices]。

Fish Speech 本地搭建

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

然而，面部标志点过于稀疏，无法详细建模表情。

VividTalk 视频

必看！阿里通义千问完整技术报告

为了确保适当考虑用户提示的多样性和复杂性，我们创建了一个包含约6600个详细标签的分类系统，并实施了一个平衡抽样算法，该算法在选择用于奖励模型注释的提示时考虑了多样性和复杂性（Lu等，2023）。

大型语言模型报告

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程，就像在问题解答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题解答性能一样。

检索增强大模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

该模型旨在解决边缘设备在运行多模态模型时面临的资源受限问题，通过优化架构和训练方法，实现了在保证性能的前提下，降低计算成本和延迟，从而为边缘设备的智能化升级提供了可行的解决方案。

OmniVision -968M 多模态模型

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