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万字长文-大语言模型指令调优综述

这些挑战突出了在这一领域进一步调查、分析和总结的重要性，以优化微调过程，更好地理解指令微调LLMs的行为。

大语言模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

技术报告主要包含大部分评估（结果表现良好），以及能够从较小模型精确推断出的持续扩展结果。

Transformer

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

，这样后面想要改词更好找但一定要注意每一行的最后要加上英文逗号，否则它就会跟下一个单词连起来变成一个新单词总结一下我们写关键词的公式：画质+主体+主体细节+人物服装+其他（背景、天气

文生图

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

二、现有扩散模型在解决实时性方面的策略针对扩散模型在商业化中的应用趋势，主要集中在提高扩散模型的运行速度，以便在实时交互场景中更有效地生成图像方面开展工作，主要有以下一些关键点： 1、商业化扩散模型

StreamDiffusion 文生图

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

为了帮助广大用户进行筛选和甄别，我们举行了一场【大模型风采大赛】，本着公平公正公开的原则，本次参赛选手均是来自国内的8位大模型才俊，他们也是出身各异，有的背景雄厚一掷千金，有的草根出身筚路蓝缕

大模型测评

图解 Transformer——功能概览

编码器堆栈中的每个编码器的结构相同。

Transformer 大模型图解

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

该工作的主要贡献是对LLM在五个任务和十个生成基准上的可控性进行全面分析，其中包括受控故事生成、受控带有情感和主题的自由格式生成、受控改述生成和受控基本原理生成，见figure1。

大模型控制

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]AnimateDiff ：最稳定的文本生成视频插件

Motion Module：使用AnimateDiff模型 Enable AnimateDiff：启用 FPS：每秒帧数（每帧为一张图片） Number of frames：总帧数

AnimateDiff 视频训练

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

除了这些基础知识，我认为最有价值的部分在于，它总结了基于大型语言模型（LLM）的Agent的架构，使我们能够按照一定的标准范式去设计自己的Agent。

大模型 LLM Agent

7个有用的Prompt参数

4、Top P Top P，也称为核抽样或概率抽样，确定用于对生成的响应中的下一个标记进行抽样的累积概率分布。

prompt

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

该基础模型预先在 300 亿个 dclm-baseline-1.0 词元上进行了深度训练。

OuteTTS-0.1-350M 音频

取代 Vue 和 React？25 年码龄程序员不满 Web 现状创建新框架 Nue JS，能将代码量减少 10 倍！

Piirajinen 认为，不只是他自己有这种感觉，整个前端开发行业都面临危机。

开源模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

2.对未来情景进行大量思考，以及它们的概率，可能会吸引人，但是我建议采取完全不同的方法——尝试自己建立原型。

Prompt 大模型

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

注意几点：名字不能模糊（get_weather总比tool_1好）描述要清晰，别让模型靠猜第二步：生成调用指令用户提问：“33加77等于多少？”

Function Calling 大模型

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、

ChatGLM2-6B

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