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大模型微调方法总结

然后使用 AdapterFusion 组合 N 个适配器中的知识，将预训练参数 Θ 和全部的 Adapter 参数 Φ 固定，引入新的参数 Ψ，使用 N 个下游任务的数据集训练，让 AdapterFusion

开源模型

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

它是通过对原始数据进行编码和降维得到的一组潜在变量。

Stable Diffusion 文生图

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

字节有最多的多模态中文私有数据。

大模型

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

CodeGeeX含有40个transformer层，每层自注意力块的隐藏层维数为5120，前馈层维数为20480，总参数量为130亿。

大模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

它使用预训练的 BERT 式模型将 token 数据库嵌入块中，然后在训练和推理期间对数据库中的最近邻执行分块交叉注意力。

Transformer

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

向量数据库也存在召回率偏低、开发门槛高等缺点。

RAG 大模型

中本聪的Web3之路

这样，就可以保护用户免受身份盗用或数据泄露的风险。

token 比特币加密货币

LLM微调经验&认知

指令微调并不是数据量越多越好，可能10k左右就够了。

LLM 大模型

鹅厂最新AI工具刷屏！杨幂寡姐多风格写真秒秒钟生成，LeCun点赞 | 可免费体验

不过这两个版本食用起来没有任何区别，主要分为三个步骤。

PhotoMaker 图生图

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

LangChain 提出的方案如下图所示，暂且称它为「增量更新」模式，在 data-transform 这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下

大模型

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

并且，在 Lamini 的项目地址中有着 · 1400 个问答数据集（这是关于 Lamini 的内部工程文档，你也可以将其自定义）； · 在此数据集上运行 LLM 微调的代码；

大模型

大模型应用的10种架构模式

1.路由分发模式当用户输入一个查询时，该查询会被发送到控制中心，而控制中心则扮演着对输入进行分类的角色。

大模型架构

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

在训练完成后，wav2lip模型根据音频信息逐帧生成一个说话的人脸视频。

wav2lip 语音

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

第三个原因是，Prompt Engineering的效果达不到要求，企业又有比较好的自有数据，能够通过自有数据，更好的提升大模型在特定领域的能力。

大模型微调

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

并且视频数据本身也比3D数据更容易获得。

sv3d 建模

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