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一文搞懂贝叶斯定理有什么用

提前准备好大量的中文语料，计算出任意两个词的条件概率，我们就可以得出哪种分词更合理。

贝叶斯定理

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

建议使用 Markdown 的标题语法来表示层级，Markdown 标题语法如下： "# xxx" 代表一级。

智能分类大模型知识库

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

Decoder层进行第一层计算，这层模型的attention计算设定与后续59层基本一致，唯一区别是这一层的mlp层固定为8个专家的宽度，没有门控额外参数激活的设定，这一设置与每层共享专家的设定一样，研究者希望语言生成的公共知识

Deepseek-V2 大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]SD安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

介绍几款常用插件：中文语言包：搜索zh（取消勾选本地化/Localization的筛选）图库浏览器：搜索image browser 提示词补全：搜索tag complete，中文词库见网盘

开源模型文生图图生图提示词

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

我们可以看到，在基于嵌入的检索中，前两个文本包含了车祸的语义，但没有提供关于谁是真正责任人的细节。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

就好比当我们想要一张“鲲鲲山水图”的时候，会发现很难通过语言来描述这样的景象。

SDXL

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型（LLM）提供商，但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。

生成式AI 榜单 AI应用

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

Negative Prompt：EasyNegative 采样器：Eular a 随机种子：603579160 采样步数：20 分辨率：512x512 CFG Scale: 7 结语

Stable-Diffusion 文生图

AI写作：爆款选题公式+Prompt指令，手把手教你写赚钱的公众号流量主文章

进行综合修改为prompt指令如下： · # 角色：写作指导大师 ## 简介版本: 3.6语言

prompt 写作

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

包含向量的索引仍然遵循与其他索引相同的语义，包括 _refresh、_flush 和 _snapshot API。

向量数据库

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

· 去掉样本中明显的语气词，如嗯嗯，啊啊之类的。

大模型

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

对于这类文本，我们的策略是把多级标题提取出来，然后适当做语义扩充，或者去向量库检索相关片段，最后用LLM整合即可。

大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

LangChain 知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

打开节点快速搜索选项板对于macOS用户，Ctrl也可以替换为Cmd 3、提示词权重使用()来更改单词或短语的权重

生成式AI

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