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【进阶】-文生图术语解释

借助检查点，可以导出模型权重，跨多个会话执行训练，以及使训练在发生错误之后得以继续（例如作业抢占）。

文生图

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

Andrej Karpathy 认为普通人、创业者和极客在构建 AI Agents 方面相比 OpenAI 这样的公司有更多优势，因为大家都处于平等竞争的状态。

大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

我们希望这次分析能够赋予更有影响力的探索，以实现通过访问人类知识增强的健壮和有益的文本生成。

rag 大模型

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

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

但如果只考虑即时奖励，目光似乎太短浅了：当下的状态和动作会影响到未来的状态和动作，进而影响到未来的整体收益。

PPO 大模型源码解读

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录

预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

这里我分享一个我使用的 Prompt 工程： first_prompt = """ 作为一位专业的xxxx，您的任务是从给定的上下文回答问题。

大模型人工智能

最受欢迎的15个ChatGPT提示词，优化给ChatGPT用户，拿走不谢

提示：我想去[你想去的地方]玩，请你以专业导游的身份，帮我做一份旅游活动[活动天数]天的计划。

ChatGPT 提示词

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预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

通义千问

面向知识图谱的大模型应用

知识图谱的应用由来已久，如果企业已经投资了知识图谱系统，而且效果还不错，需要用LLM重新实现一遍么？

知识图谱大模型

大模型应用设计的10个思考

想象一下，如果给一个人一个“阅读这篇文章并找出答案”的任务，即使该用户没有相关领域的专业知识，他也很有可能完成这个任务，因为自然语言的力量是巨大的。

大模型应用

ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】

Tome (TOken MErging，代表"令牌合并")试图找到一种方法将提示令牌合并，使其对最终图像的影响最小。

文生图图生图 comfyui

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

示例：印在黑色 T 恤上的宽幅矢量设计，灵感来自童话故事 "魔法城堡"，图案是一座雄伟的城堡和一条正在飞行的龙的剪影。

DALL-E T恤设计

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

第二，大模型可能对在其训练数据中并不突出的小众和专业信息有着不足的“理解”。

RAG 大模型自动回复

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这样，我们就可以用向量搜索来实现很多语义相似搜索的业务。

RAG Embedding

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