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微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

of various parameter-efficient tuning methods and the proposed variants注意：self-attention的模型参数是对q, k, v进行线性变换的映射矩阵

训练微调

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

· 选项2：首先应用多模态大模型（GPT4-V、LLaVA、FUYU-8b）生成图片summary。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

· 选项2：首先应用多模态大模型（GPT4-V、LLaVA、FUYU-8b）生成图片summary。

RAG 检索增强生成

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

ensp; docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v

Ollama Dify 大型语言模型

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

FF 层的公式可以表示为： $FF(x)=f(x⋅KT)⋅V$ 其中K,V∈Rdm×d是可训练的参数矩阵，f是非线性激活函数，如 ReLU。

大模型微调

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

两个月前，阿里巴巴通义实验室公开了一篇能够让照片唱歌说话的生成式AI模型论文，EMO（Emote Portrait Alive），在海外媒体和社交平台引起热烈反响，被一批科技圈大V轮番转发。

EMO 阿里全民演唱

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

安装完在cmd中运行”gcc -v”测试是否成功即可。

提示词 prompt chatgpt

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

文本表征通过交叉注意力计算 K、V 向量,与自注意力模块的 Q 向量结合，实现文本信息的注入。

Stable Diffusion 文生图

掌握Prompt的6心法

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/V-S8QQpPfwB56bEIL73wcg

prompt 写作

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

v=sal78ACtGTc&t=58s，下面带中文翻译字幕的视频来自Twitter用户@宝玉。

GPT-5 智能体

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

v=kuhO9zAzetk；数据链接：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YkX1pzJvYKrj_w6fhrpyaTyZvR687THp7QkxOVI4qEg

文生图

AI领域的agent是什么意思？

n c y}\cdot r e c e n c y + \alpha_{i m p o r t a n c e}\cdot i m p o r t a n c e+\alpha_{r e l e v

大模型

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

www.docker.com/products/docker-desktop/ 在下载Docker后，在本地电脑上完成安装，注意在安装过程中，我们需要确保"Use WSL 2 instead of Hyper-V

知识库MaxKB 开源

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

例如Transformer架构的模型，要储存输入序列每一个对象的K、V、Q值，这意味着当序列长度非常大时，注意力矩阵的计算和储存会消耗大量的计算资源；但是如果用LSTM，则并行计算的程度很低，处理超长序列的时间会被狠狠拉长

上下文工程 AI

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

多头注意力机制则是通过将输入同时进行多个线性变换，每个变换都有自己的Q、K、V矩阵，并分别计算自己的注意力得分，最后综合所有变换的输出得到最终的输出

Transformer 大模型

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