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最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

最后模型用通俗易懂的语言，给学生解释正确的解决思路，这样就既训练了模型的推理能力，也让学生自己思考，不会把所有答案直接告诉学生。

提示词 prompt

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

nbsp; 实验：如图1所示，在 DB-GPT 项目中，直接使用原生对话，使用 Proxy LLM（GPT-3.5）提问上述问题，大模型可以准确给出 SQL 答案，这也是因为 LLM 本身语言理解能力强大

Text2SQL RLHF

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

之前比较火的novelai就是基于二次元数据在SD上finetune的模型，虽然它失去了生成其它风格图像的能力，但是它在二次元图像的生成效果上比原来的SD要好很多。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

😉 📷 可以毫不夸张地说，生成式AI已经俘获了全世界的想象力。

文生图 SD

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

在整个过程在QueryPipelineAgentWorker中执行（循环能力，未来可能会开放自定义，如LangGraph）。

Agent QueryPipeline 大模型

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain 的适应性和易用性使其成为开发人员的宝贵工具，使他们能够释放语言模型的全部潜力，并在广泛的用例中创建智能的、上下文感知的应用程序。

langchain 大模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多层次的特征提取和表示学习。

Bert-vits 语音

AIGC工具提示词技巧

百度千帆社区：提示词模板像百度智能云的千帆社区，提供了许多文本类型，调用大模型能力的模板。

AIGC 提示词

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

训练显存计算模型训练（train）是指在给定训练数据集的基础上，通过优化算法调整模型的参数，使其能够更好地适应训练数据，并在未见过的数据上表现出良好的泛化能力。

开源模型

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

所谓CRISPE框架，指的是： CR：Capacity and Role（能力与角色）。

Prompt 大模型

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

该项目也是笔者的研究方向之一，但囿于精力和时间未能持续更新迭代，希望后面有时间可以好好维护，并成为中文同义词库方面的基础性工作之一。

ElasticSearch 智能搜索

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

en/training/lora Additional network超网络是一种微调技术，它是一个附加到稳定扩散模型的小型神经网络，通过插入两个网络来转换key向量和query向量来劫持交叉注意力模块

文生图

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

这个评论模型其实是不太吃得准它是好评还是差评的，毕竟，死鬼这个词的内涵太丰富了，跟字面的意思并不一样�� 我们测试一下模型的其他场景对话能力是否受到影响

开源模型

12个RAG常见痛点及解决方案

提高RAG推理能力的一个好方法是添加查询理解层——在实际查询向量存储之前添加查询转换。

RAG 大模型

一文带你认识ELMo

缺点使用LSTM提取特征，而LSTM提取特征的能力弱于Transformer 使用向量拼接方式融合上下文特征，这种方式获取的上下文信息效果不如想象中好训练时间长，这也是RNN的本质导致的

embedding

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