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ChatGPT
数学能力超ChatGPT,70B开源大模型火了:用AI微调AI,微软全华班出品
比
如解决下面这道四次多项式方程: 或者是一道简单的微积分: 亦或者是稍微修改过的拉格朗日方程推导:
开源模型
Stable Diffusion
AI绘画Stable Diffusion进阶使用
/workspace/stable-diffusion-webui/models/VAE/BerrysMix.vae.safetensors 所谓没有
对
比
就没有伤害
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Diffusion
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中国AI大模型,应该如何商业化
比
如OpenAI的语言模型GPT-3,成本接近500万美元,也就是人民币4000万左右。
大模型
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换脸
换脸软件 FaceFusion 保姆级教程
既然免费的不行,那就只能氪金了,我这里用的算力平台是 AutoDL ,它可以按量和时长计费,也能按日、周、月等,还是
比
较灵活的。
FaceFusion
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Stable Diffusion ControlNet:Reference“垫图”功能,不炼丹也能保持同一人物
1、先看一下官方
对
Reference(参考)的介绍: Now we have a reference-only preprocessor that does not require
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SQL
微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录?
它
比
MySQL 早四年就开始支持 with 语句。
SQLite
微信
数据库
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Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式
目前看起来 DPM++ 2M Karras 用的
比
较多。
Stable
Diffusion
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再也不怕合照缺人,Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」
方法简介
对
于给定目标
对
象、场景和位置,Anydoor 实现了高保真度和多样化的零样本
对
象 - 场景合成。
Anydoor
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CodeGeeX:Tab一下,代码自动生成
相
比
Copilot 的闭源收费,CodeGeeX 完全开源,并免费使用。
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ComfyUI
【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式
相
比
较而言,高级采样器会多一些调整参数,这些参数是我们今天要用到的。
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Ollama还是vLLM?深度解析四大顶级LLM服务框架:性能、特性与技术选型指南
基准测试显示,vLLM 的吞吐量
比
标准的 HuggingFace Transformers 推理高出高达 24 倍。
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服务框架
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LLM大模型推理输出生成方式总结
参数设置:do_sample = False, num_beams>1 缺点:虽然结果
比
贪心搜索更流畅,但是仍然存在生成重复的问题 Multinomial sampling(多项式采样) 方式
大模型
一人搞定30万商品分类:AI落地实践故事!
传统的关键字匹配不合适,
比
如葡萄,葡萄干,葡萄糖,葡萄石就是四种品类。
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大数据
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LLM
从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
二、为什么语义搜索+GPT问答
比
微调GPT更好?
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langchain
RAG
简单提升RAG的10种方法
提示工程 常见的一个提示词是: 根据给定的上下文信息回答问题 在实际项目中,提示词是非常脆弱和敏感的,当前的大模型
对
提示具有非常高的依赖性,这种依赖性与模型的能力成反
比
,也就是模型的能力越弱
RAG
大模型
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