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提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令 · 对于需要很长会话的对话应用，总结或过滤之前的对话 · 分段总结长文档，并递归构建成完整摘要使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务

GPT prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion 喂饭教程来啦！价值上万的模特AI换装方法

一思路整体的思路其实很简单，分为三步： 1.

Stable Diffusion 文生图

prompt必须知道的26条军规

4、使用肯定的指令，如“做什么”，同时避免使用负面语言，如“不要做什么”。

prompt 大模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

外挂知识」这边增强 retrieval 效果，LangChain 引入了 ParentDocumentRetriever , 所谓 Parent Document Retriever 其实就是进一步在

大模型 LangChain RAG

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

在每一步，模型会给出一个概率分布，表示它对下一个单词的预测。

大模型

CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

很多时候对于公司内部业务代码开发场景，由于代码安全性，很难使用 Github Copilot 去 AI 生成，发现清华发布了「CodeGeeX2」，基于 ChatGLM2-6B 基座模型，CodeGeeX2-6B 进一步经过了

CodeGeeX2 开源模型

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

所有的操作只有两步：小提示：在WIndows10下尽量安装在顶级目录，类似 C:\EasyDiffusion 这样的。

Stable Diffusion 插件安装

Stable Diffusion

Stable diffusion又一个电商换装/换模特辅助插件

anything 这个插件结合了 segment anything 进行蒙版提取在segment anything 基础上进行了优化能够识别不同颜色的部分

Stable diffusion 文生图

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

我不站任何一边，因为两个数据库在不同的应用中都在被使用。

大模型 PostgreSQL

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

两种算法的不同之处在于广度（拒绝抽样中对于给定提示的 K 个样本）和深度（在 PPO 中，样本是根据上一步的更新模型策略得出的函数，而在拒绝抽样中，所有输出都被抽样）。

大模型

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

其次，它采用实时渲染技术，能在短时间内生成试穿效果，让你迅速查看不同搭配。

Outfit Anyone 模拟

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

www.kaggle.com/datasets 11、uci开源数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/datasets 12、计算机视觉开源数据集

开源数据训练

ComfyUI学习笔记：插件安装

进一步丰富功能时，需要按需自主添加节点，例如加入LoRA：也可以使用节点搜索（双击空白处）：这与webui一上来就摆好盘的软件操作思路有所不同：所以之前有webui使用经验后

comfyui 插件绘画

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

更强大的性能：评测显示，与 ChatGLM 二代模型相比，在44个中英文公开数据集测试中，ChatGLM3在国内同尺寸模型中排名首位。

chatglm 智普大模型

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

与此同时，宣称能理解更长上下文的大模型公司也越来越受关注。

Baichuan2 百川开源

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