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从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

大模型的兴起得益于以下几个方面的发展：数据量的增加：随着互联网和传感器技术的发展，我们可以获得大规模的数据，这使得训练大型模型成为可能。

大模型从零开始

SD 美颜修图神器

插件的功能有很多，我们今天只讲几个听雨觉得好用的功能，对其他功能感兴趣的小伙伴可以进插件的官网查看哦，就是开头的插件地址。

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迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

例如：你觉得对教育心理学这个概念比较感兴趣，是值得聚焦研究的概念，那么就可以进一步问ChatGPT，让它给你推荐一些学术文献。

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AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

这些词向量可以被用于多种自然语言处理任务，如词义相似度计算、情感分析、文本分类等。

AIGC Embedding 嵌入技术

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！

RAG，也就是检索增强生成，听上去可能有点科技感，但其实这个概念相当直观。

OCR RAG 开源

SD入门教程三：采样器及参数调整

原则上采样迭代步数越高，图片则会越精细，但是需要申明采样迭代步数并不是越高越好，图片的质量是有上限的，过高的采样迭代步数只会增加出图的速度以及增加崩坏的几率，但是也有研究表明，过高的迭代步数有助于手部的生成，不过呢大部分情况下

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2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

RAG 在问答应用中的一个典型例子是（比如向 ChatGPT 询问关于 OpenAI CEO SAM Altman 被解雇和重新聘用的情况

RAG 检索增强

分享一个结构化AI提示词模版

你是否遇到过这些情况: 问AI问题时不知从何说起 AI总是答非所问,跑偏严重回答质量忽高忽低内容太过笼统,缺乏针对性问题的根源在于:我们没有用对方法与AI对话！

提示词模板

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

2.对未来情景进行大量思考，以及它们的概率，可能会吸引人，但是我建议采取完全不同的方法——尝试自己建立原型。

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开源！数字人资源大集合！

· 感知系统，图宾根计算机公司，马克斯·普朗克智能系统研究所，作者：Michael Black。

数字人开源

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

而我个人对第3项（多模态）、第5项（新架构）和第6项（GPU替代方案）最感兴趣。

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用ChatGPT写论文prompt大全

我对XX技术领域感兴趣，但是我还没有形成具体、明确的研究问题。

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震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

推动数据集建设：研究成果凸显了高质量长文数据集的重要性，可能会激发业界对此类数据集的关注和投入。

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语言大模型100K上下文窗口的秘诀

这意味着，如果你用2K的上下文长度训练了一个Transformer模型，可以对任意大小的词元序列进行推断，唯一的问题在于，如果模型没有在上下文长度为100K的情况下进行训练，那么它在推断过程中将无法对100K

大模型

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

由于许多产品经理对数据和AI算法了解不足，让他们在技术沟通上遇到了极大的挫败感，而且传统的原型设计工具在应对AI产品时也显得力不从心，无法保证最终的交付效果和预期的一致性。

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