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Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

它使用 RMSNorm 而不是 LayerNorm，使用 Transformer-XL 的相对位置编码方案而不是绝对位置编码，这就是嵌入参数如此之多的原因。

Transformer

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

找出我答案中的知识空白，并给我更好的答案来填补这些空白。”

prompt 提示词

深度 | Meta AI助手大测评，市值蒸发万亿都因它？

· Meta AI的表现：在多个测试案例中，Meta AI提供了直接且通常简洁的答案，但在某些情况下，它的答案缺乏深度和原创性

Meta AI 测评

ChatGLM3-6B 功能原理解析

ensp; 通过observation角色的对话信息将工具执行结果添加到历史对话中，相当将工具执行结果返回给 LLM 再次发起 ChatCompletion 请求，让 LLM 生成最终答案，

ChatGLM3 大模型

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？

这意味着生成式人工智能系统可以为 Prompt 提供更适合上下文的答案，也可以根据最新的数据提供这些答案。

检索增强生成大语音模型

技术爆炸！AI一图换脸新王者，Instant ID保姆级安装与使用测评

然后将下载好的模型放入到以下路径中——E:\sd-webui-aki-v4.4\extensions\sd-webui-controlnet\models除此之外，我们还需要下载5个insightface的模型，我也在云盘里给大家准备好了

Instant ID 文生图

万字长文，AI大模型的应用实践总结

· LexiLaw：LexiLaw 是一个经过微调的中文法律大模型，它基于 ChatGLM-6B 架构，通过在法律领域的数据集上进行微调，使其在提供法律咨询和支持方面具备更高的性能和专业性。

大模型

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

分析问题：对问题进行分析，在明确问题的基础上，找出问题的根本原因，并提出解决方案的初步设想。

prompt

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

此外，RAGFlow还具备自动化和易于配置的特点，能够与商业系统无缝集成，提高数据处理和分析的效率。

RAGFlow RAG 开源

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

解决的问题本文提出的RAG框架主要用于解决开放域问答问题，即需要针对各种类型的自然语言问题提供准确且上下文相关的答案。

RAG 检索增强

做大模型需要的环境设置

查询conda版本： conda --version 更新conda： conda update conda 查看conda环境详细信息： conda info 5.分享/备份环境

开发环境

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

1.线稿上色2.小色稿-成稿3.照片动作提取4.线稿提取 1.线稿-上色(文生图) 首先准备一个线稿（干净一点的，因为sd不知道你什么线是要的，什么是不要的）。

Stable Diffusion 文生图

吴恩达Prompt教程之总结图解

Prompt的书写迭代过程，实际上和我们在开发过程中的代码调试过程非常类似，一步步调试，确认方案可行。

prompt 教程吴恩达

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

这两个查询将用于提取相关文档，将这些文档组合在一起作为一个上下文，提供给LLM生成最终的答案。

检索增强生成 Langchain

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

得到了问题之后，第三步我们会标注多个正确答案和错误答案，并补充一个支撑正确答案的外部知识链接或者是一个解释。

大模型中文大模型幻觉

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