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ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略
这一技术类别中的经典任务有
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大模型微调方法总结
结合
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片来看,LoRA 的实现流程如下: ● 在原始预训练语言模型(PLM)旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作,来模拟所谓的内在秩。
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OCR
14.6K star!最好用的OCR文字识别项目,没有之一!
项目是基于PaddleOCR开发的,支持截
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识别、批量导入识别、个性化识别等功能。
Umi-OCR
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Microsoft
来自Microsoft Build 2023:大语言模型是如何被训练出来的
全文围绕如下的这个
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展开: 这幅
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很好地总结了大语言模型的训练全景,主要包括四个阶段: 预训练阶段:基于原始数据训练一个基础模型,得到的是一个base model,可以部署使用 有监督微调阶段
大模型
大模型
大模型检索增强生成RAG的优化
其技术架构
图
大致如下[4]: 基于KG+VS进行上下文增强
图
3中query进行KG增强是通过NL2Cypher模块实现的。
RAG
检索增强
大模型
大模型
大模型量化:什么是模型量化,如何进行模型量化
非饱和量化是最本质也是最暴力的方法,即通过统计网络模型中每一个层中权重或激活值的绝对最大值,将其映射到127,来计算出缩放因子scale,然后使用线性映射的方式将原始的浮点数据转换到INT8的数据域中,如下
图
(
大模型
Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别
wespeaker-voxceleb-resnet34-LM https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0 最后再修改下config.yaml里的模型路径,参考我的: 在这里插入
图
片描述
faster-whisper
语者识别
ASR
Sora
微软研究团队:Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版
图
12: 掩码扩散变换器 (MDT) 的整体架构
图
。
sora
论文
微调
微调大型语言模型-核心思想和方法介绍
与上下文学习相关的是硬提示调整(hard prompt tuning)的概念,我们修改输入以希望改进输出,如下
图
所示。
大模型
训练
ComfyUI
ComfyUI | 这么入门就顺了,硬入疼的是自己
基础工作流五核心板块(大模型、VAE、提示词、参数采样设置和生
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窗口) 本人是三维软件爱好者,像OC渲染器这种节点连节点的看多了,看Comfy界面自带好感,但是直接看内容逻辑就有点卡眼睛,于是就从熟悉的
生成式AI
ComfyUI
Comfyui一键更换人物背景!饭来了 快张口!
然后上传你想要换背景的
图
片如果
图
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图
片很大就右键忽略。
换背景
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用AI生成PPT、用AI优化PPT!
生成的PPT颜色可以随时让它修改 生成的部分PPT 生成后的PPT,我发现部分配
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和内容不对应,部分文字内容前后重复。
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7.1k Star!RAGFlow:最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务!
这就好比你问了一个复杂的问题,RAG先跑去
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书馆查资料。
OCR
RAG
开源
Sora
Sora懂不懂物理世界?
丘成桐先生的弟子, 计算机
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形学专家顾险峰从数学角度给出了很精到的分析:https://mp.weixin.qq.com/s/IUN1Y6TDATtFOK9r8m8iUQ 顾险峰老师在文中列举了Sora
文生视频
视频生成
sora
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