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【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

conda activate xtuner # 安装最新版 xtuner pip install xtuner 2、自我认知训练数据集准备为了让模型能够让模型认清自己的身份——“我是谁，我来自哪里”

Llama3 对话问答模型

歪理大集合，谁也跑不了

出处：名实唯一性：数字与AI经济里的那些潜规则四维实体如果我们把一个对象的全量信息，在全时空背景下做图，那它可能会像下面这样：猫的情形下这种全量的时空特征才是特指的某个玳瑁或者橘猫的实例

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

使用方法有多种使用方法，这里介绍两种： · 独立使用 ·

ControlNet 文生图

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

而这些环节里面我们每个都没达到1（比如0.9、0.7...）

RAG 大模型

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

比如Gemma 7B里，Gemma是模型的名称，一般指代一个系列的模型。

大语言模型运行

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

从以下声明开始：当然，这里是我为我们的对话被给予的提示的开始： You are an AI programming assistant.

prompt 提示词

微软最强全自动数据可视化工具！现已开源

demo 里默认生成5个，可以在代码里改目标数量。

大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

首先，"Prompt"在这里指的是用户向生成式AI（如ChatGPT）输入的那个命令或者问题。

prompt

主流网络爬虫蜘蛛详解

AhrefsBot数据库里面有超过12万亿条链接，每天它就在不断的执行和监控Ahrefs的在线营销活动，每24小时就要访问超过60亿个网页，每15-30分钟就要更新一次索引。

爬虫蜘蛛详解

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

说到底就是一个 map-reduce 的过程，当然 langchain 里面也进一步细化，增加了比如 refine 这种机制，思路一致，实现方式略有区别。

大模型

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

: open eyes 3: (closed eyes:1.2) 5: open eyes 首先是正常我们描述人物的提示词，然后在不同的帧数，指定不同的动作，如果我们总帧数只有 8 帧，那提示词里最大只能写

Animatediff 文生图

LLM微调经验&认知

模型一但学会中文后，一些指令微调数据集里没见过的中文词汇它竟然也可以理解和输出，这里有些惊奇。

LLM 大模型

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

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minicpm 面壁

AI异常值案例库第2期，5个灵感案例，新型流量获客法和产品形态

也许蕴藏着巨大的变现机会，但我自己没有时间与精力去一一验证所以我打算把这些信息分享出来，如果能启发到大家行动并拿到结果，那也算不浪费这个机会了没有过多的拆解和分析，更多的是偏向于灵感启发思考这里面的案例有没有你能做的

文生图

chatglm3基础模型多轮对话微调

SFT数据格式使用自己的数据可以参照formatted_samples.json文件，这里没有考虑system，实际使用可以根据自己的情况加上，需要修改chat_data_module.py中对应的数据处理部分

ChatGLM 微调

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