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大规模训练系列之技术挑战
类似的,扩大数据规模也能带来精度提升,如使用 ILSVRC-2012 (128 万张
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片,1000 个类别)和 JFT-300M(3 亿张
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片,18291 个类别)两个数据集来训练 ResNet50,精度分别为
开源模型
AI备案实战指引
⚠️ 最好找法务或律师把关,同时公司内部准备好产品流程
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备案
RAG
检索增强生成 (RAG):What, Why and How?
RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程,就像在问题
解
答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题
解
答性能一样。
检索增强
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AI变现异常值案例库,5种方向10个案例,副业项目灵感启发
本身所具备的指导意义 所以只好把AI变现方法论这个大话题先放一放 等我具备足够多的信息时再给大家补上 于是我转变为写【AI变现异常值案例库】 侧重于副业项目这款 把我观察到的案例分享给大家 不会做过多的拆
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生成式AI
大模型
大模型的最大bug,回答正确率几乎为零,GPT到Llama无一幸免
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1:GPT-4 中的知识不一致现象。
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大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding
本文我们从基础开始,了
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从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现
o o 能够快速
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答大部分简单问题,同时让复杂问题有机会被人工高效
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决,从而提升整体
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决问题的效率和效果。
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Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法
控制模块可以对
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像生成过程进行调节,以生成一系列看起来像它学习的视频剪辑的
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鹅厂版AI笔记悄悄上线,微信公众号优质内容秒变专属知识库,实测在此
下方还有文档
解
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Sora相关论文合集---全32套大放送
### 我的阅读预期: 我希望了
解
AI行业的未来趋势。
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换脸
AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装,新手教程
AI 换脸就是采用生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )的人工智能算法,第一次接触是冯·诺依曼研究的博弈论,在这里不再深入探究,大家有兴趣可以去了
解
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Deepfacelab
换脸
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Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法
,只有充分理
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了所谓的“好结果”具体好在哪些“点”,我们才能将这些“点”形式化为Prompt,从而把我们的意
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更准确地传达给模型。
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提示词
TypeChat 入门指南
传统模式下,创建自然语言模型界面是一项复杂的任务,通常依赖复杂的决策树来确定意
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并收集行动所需的输入。
TypeChat
大模型
玩转大模型必备:milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍
Milvus通过运行: docker-compose up -d 运行docker-compose up 命令后会下载三个镜像 etcd 、minio还有milvus 这个也很好理
解
etcd
向量数据库
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Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法!
控制模块可以对
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文本生成视频
AnimateDiff
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