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混合专家模型 (MoE) 详解

例如，在混合专家模型 (MoE) 中，尽管较大的批量大小通常有利于提高性能，但当数据通过激活的专家时，实际的批量大小可能会减少。

MoE大模型

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

应用的一些技巧和建议 1）规划你的应用路线根据自己的workflow或者创意想法，列出思维导图选择你想构建的GPTs，每个GPTs想要达成的效果描述下，并列出达成这些效果需要哪些步骤，每个步骤都是必须是最小可实现

GPTs Agent

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

在构造特征的时候，我选择了词袋模型，并按照教材里提示的方法、将词汇表中一些不重要词语给过滤掉，最后得到了一个维度为数千(远小于中文词汇表的大小)的特征。

停用词

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

Ai绘画有一个很现实的问题，要保证每次画出的都是同一个人物的话，很费劲。

文生图

Midjourney 进阶关键词_摄影效果专题

未来，摄影师可能再借助AI后制功能，进行同照片不同艺术风格方式的尝试，谁知道呢？

midjourney 文生图绘画

万字长文-大语言模型指令调优综述

指令有两种来源：(1)手工收集; (2)使用 llm扩展一个手写的小种子指令。

大语言模型

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

其用于训练的标注音频时长高达68万小时，比Wav2Vec 2.0使用的未标注训练数据 (6 万小时) 还多一个数量级。

语音转文字 whisper

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

return documents documents = load_docs(directory) len(documents) 六、分割文档现在，我们需要将文档分割成更小的块进行处理

知识库 langchain

主流网络爬虫蜘蛛详解

AhrefsBot数据库里面有超过12万亿条链接，每天它就在不断的执行和监控Ahrefs的在线营销活动，每24小时就要访问超过60亿个网页，每15-30分钟就要更新一次索引。

爬虫蜘蛛详解

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

Scaling laws：描述了基于模型大小、数据集大小和用于训练的计算量预期的模型性能。

LLM 大模型 GitHub

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

Qwen2.5系列新成员Qwen2.5-Turbo，这回主打的就是支持超长上下文，并且把性价比卷出了花儿： § 上下文长度从128k扩展到1M，相当于100万个英文单词或150万个汉字，也就是10部长篇小说

Qwen2.5 开源模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

当训练模型到达最小化训练损失时，我们可以说它已经“记住”了训练集。

泛化大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

但这里还有个小问题，当画面中有多个人的时候，预测的Center Heatmap也会有多个响应区域，我们如何才能拿到距离画面中心最近的那个高斯核的最大值点？

MoveNet-SinglePose Google 模型

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

下面是 top-k 采样的例子：通过调整 k 的大小，即可控制采样列表的大小。

大模型

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https://www.promptingguide.ai/zh 2.Welcome | Learn Prompting: Your Guide to Communicating with AI

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