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达摩院SPACE对话大模型:知识注入与知识利用
前
面
做了基本的引入和介绍,一方
面
,针对智能对话,预训练对话模型已经成为基础模型;另一方
面
,对于整个对话系统来讲,都是围绕着知识展开的。
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基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统:LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
/instruction_data/infer.json中提供了一些测
试
用例,也可替换成其它的数据集但注意格式保持一致 运行infer脚本 #单模型推理 bash .
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Stable Diffusion
stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结
controlnet主要用于凸显图像的前景背景和空间关系,前景的比重大,背景浅(提示词加上空间等),在使用场景适用于对空间纵深有需求 深度有好几种预处理器,你可以都尝
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下
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EduChat:教育行业垂直领域大模型
我们的研究专注于更细粒度和更全
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的作文评估。
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微信搜狗爬虫WechatSogou - 从微信公众号获取文章的利器
小白在本地测
试
以上代码时,发现已经被反爬虫机制探测到,需要输入验证码才能继续。
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划重点!全网最全AI数字人工具合集!
· · 新功能体验:虽然目前模板相对较少,但新推出的数字人功能值得你尝
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领域大模型-训练Trick&落地思考
写在前
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大家好,我是刘聪NLP。
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多智能体开发框架怎么选型?京东 JoyAgent vs langchain LangGraph,两种Agent开发哲学的碰撞!
先说结论,钉钉子 💡 文章会很长,所以先把最重要的结论放前
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,帮你省时间: 传统大厂 / Java技术栈 / 追求快速上线: 别犹豫,直接上 JoyAgent
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关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考
思考: LLM作为大脑我们需要的是全局思维能力;因此,需要通过更多的指令微调来提高LLM的通用推理能力,而不是
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向某个领域的专项微调。
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GitHub上的RPA小工具,可以将重复、繁琐的任务自动化
它是一个强大的工具,用于自动化重复任务或创建与图形用户界
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生成式AI与大语言模型的区别
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集为TREC DL19/20数据集,向量化模型使用的是Contriever模型,原始的该模型并未在TREC DL19/20数据集上训练过。
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金融领域Prompt工程方法浅析
2.高风险性:金融领域的决策往往涉及大量的资金和资源,金融领域文本往往会涉及对未来市场走势、金融产品价格等方
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的预测,同时对潜在风险进行提示和建议。
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结构化Prompt必备基础:5分钟学会Markdown语法,实现提示词创作自由!
1、创建标题 在短语前
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