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通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。

大模型微调

大模型LLM基础｜分词

基于词典的分词基于词典的分词使用一个预定义的词汇集进行分词，通常涉及最大匹配算法。

开源模型

Stable Diffusion

小白设计师福音：Stable Diffusion 16款插件测评，好用不？推荐吗？

扩展地址：https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 9.4x-UltraSharp高清修复放大算法

SD 插件文生图

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

公众号算法美食屋后台回复关键词：torchkeras，获取本文notebook源代码，以及waimai数据集下载链接~ 〇，预训练模型我们需要从 https://huggingface.co/THUDM

开源模型

全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

中国现在面临高端算力卡断供的情况，一定程度上也可以通过类似软件技术的迭代来缓解。

Stable Diffusion 大模型提示词

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

如果仅仅20张图片就能做到这样的效果，很显然，拥有着35亿参数的SDXL记下了海量图库，它能复现（瞎猜）的图像，同样是难以估算的天位数字。

文生图

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

是的，就是这么简单，在论文的开头作者也提到人类智能的一项能力就是 Actions with verbal reasoning，即每次执行行动后都有一个“碎碎念(Observation”：我现在做了啥，是不是已经达到了目的

LLM Agent 图解

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

· 中括号[]代表：减少权重，1层0.9倍； · 大括号{}代表：增加权重，1层1.05倍； · [提示词:0-1]:整体画面采样到图像生成进程百分比的某个阶段开始计算提示词的采样

SD prompt 文生图提示词

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

随着生成型人工智能（AI）的飞速发展，多模态理解和代码生成的能力达到了前所未有的水平。

设计转代码大模型

ComfyUI-基础图生图&基础图片缩放

缩放方法有一些常用的缩放算法，这里展开就很复杂了，默认最近邻插值（nearest-exact）就行，因为对于我们希望的放大，这种放大都是暴力不可用的。

ComfyUI 图生图

AI绘画：InstantID Win11本地安装记录！

/checkpoints 这样C就解脱了，压力给到D>E>F。

InstantID Win11 安装

Stable Diffusion

Stable Diffusion 生成卡通证件照

单批数量：1 提示词引导系数 (CFG Scale)：4.5 随机数种子 (Seed)：879711814 高分辨率修复（从 616x768到1232x1536）：放大算法

SD 证件照文生图

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

思维链方法是通过中间推理步骤实现复杂的推理能力,将大目标拆解成小目标,一步一步思考计算最后得到最终结果。

工作流教学

如何通过AI变现，举个详细的例子?

纵观历史上工具的发展，从键盘鼠标到智能家具语言控制VR游戏，所有这些，无疑都沿着“好工具”的标准演进；交互模式更加傻瓜暴力，学习成本使用门槛降低。

生成式AI

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

基于 LLM 的检索工作原理简图在LLM开发中有一个原则就是尽可能的使用大模型的能力，LLM并不只是最后作答，在关键词增强，答案一致性判定等上面都可以使用，在这里就可以利用大模型来判定生成结果最合适的候选问答

大模型

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