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这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由
AI通过深度
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习的方式,将很多不同的图像都转换成了这样的抽象内容,并逐渐开始理解了这个“扩散”的过程,每
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一张图,它就会通过一些方式提取图像里的信息特征,并和它的原图建立关联。
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谈谈LLM在推荐域的渗透,探索推荐新范式
utm_content=g_1000376022 作者|葬青 前言 最近大模型真的很火,从个人到公司,各行各业都在
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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose:自底向上做单人姿态估计
从MoveNet的技术博客分享中,我感受到Google在这方面的工程能力确实值得我们
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MoveNet-SinglePose
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请以“续航”为题目,写一篇议论文
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一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE
如何构建提示 - > CRISPE 示例 最后的prompt提示是: 作为机器
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学
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不同的
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学
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大模型
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大模型微调数据选择和构造技巧
但其实从监督
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习的演进来看,这套东西其实已经被研究的很多了,用一个技术名词叫 “主动
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最透彻的大模型PPO原理和源码解读
过去在RLHF的初
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阶段,有一个问题最直接地困惑着我: · 如何在NLP语境下理解强化
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PPO
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源码解读
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通往 AGI 之路:走进大语言模型
比如,用来辅助写作,生成 PPT、程序员用来辅助生成代码和纠错,做一名老师指导你
学
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大语言模型
如何通过AI变现,举个详细的例子?
现如今,ChatGPT的交互模式是对话 但你要想把ChatGPT用好,用到生产当中,你得先
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会问问题,你不会问,他回答不好,就会出现这么一种情况,语气太生硬,回答得太范式化(首先、其次、最后)。
生成式AI
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大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回
Zero-Shot体现了模型的迁移能力,我猜大部分同
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都是在zero shot场景上使用向量化模型的,比如从网上下载个向量化模型权重,直接在自己的业务场景上用。
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通俗解读大模型微调(Fine Tuning)
在这里,矩阵W就是通过机器
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微调
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北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型!聚焦真实开发场景,专为企业私有部署设计
因此,私有化部署和
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习是不可避免的,而且,通常企业的部署资源是又是有限的。
aiXcoder-7B
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SDXL
造梦师手记:SDXL迎来了AI插画师
训练参数 以 SDXL1.0 为底模,使用大约 2w 张自己标注的图像在 5e-6
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习率,总长为 1 的余弦调度器上训练了约 100 期得到模型 A。
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大模型LLM基础|分词
例子: text = "我喜欢
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习自然语言处理。"
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