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点评：六大向量数据库

这一波gpt热潮，90%的企业开发，都是llm+本地知识库集成。

向量数据库

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

Comfyui工作流原理你都了解吗

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于 webui 有明显提升，对显存要求也更低（4G 就能很好的运行）。

Comfyui 工作流

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

大模型

用Midjourney给自己制作精美的logo或头像

原因很简单：人类设计师需要花费数小时甚至数天才能创建的logo，AI可以在几秒钟内生成。

头像 logo

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

该模型在对话式问答和检索增强型生成等能力方面表现出色，在综合评测指标上甚至超越了当前业界顶尖的GPT-4模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

9个范例带你入门langchain

) 扔给LLM一段文本，让它给你生成总结可以说是最常见的场景之一了。

大模型

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

本文将带给你答案。

绘画采样器 SD

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

本文主要介绍单机按照模式 1.1Download the YAMLfile 下载 milvus-standalone-docker-compose。

向量数据库

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

数据清理方法有关 Falcon 更多的细节可以看这里[2] 1.4 模型效果评测关于 Language Modeling 的量化指标，较为普遍的有 [PPL]，[BPC] 等，可以简单理解为在生成结果和目标文本之间的

大模型训练

13个神级Chatgpt指令，助你小说丝滑过审

本文将分享13个常用的指令，让你的文章写作更加丝滑，帮助你快速写出高质量的文章！

ChatGPT 写作

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

： GPTs如何连接Notion 01 Notion配置步骤1：创建一个Notion integrations，并妥善保存生成的秘钥

GPTs Notion

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

文章一般的字数一般都比较多，依赖大模型的长文本能力来处理。

Kimi Chat 阅读

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍

RAG 大模型

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

停用词(Stop Words)是自然语言处理领域的一个重要工具，通常被用来提升文本特征的质量，或者降低文本特征的维度。

停用词

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