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让你起飞的五个Prompt框架模型

解释 (Explanation): 这一部分涉及更深入地解释你的情境，包括可能的好处和风险。

prompt 大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

Long-Context的本质是将所有文本内容全部灌入到大模型中，用户问一个问题，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

让AI记住你说的话、让AI给你生成几十万字的小说！StreamingLLM 让无限长token成为可能

这意味着，当一个用户输入的文本超过了这个长度限制时（即使是分成多个不同的输入），LLM就会开始降低性能，也就是说，输出的质量会变得更差。

StreamingLLM 写作

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

考虑一些流行模型的压缩比：训练数据的压缩当然，这种压缩的关键在于生成模型存储输入（文本或像素）之间关系（概率）的数学表示，而不是输入本身。

大模型

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

波特五力模型： “考虑波特五力模型，分析[我的商业决策]，评估竞争对手、新进入者、替代品、供应商和买家议价能力，以了解市场环境和潜在风险。”

prompt

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

基于 Prompt 将特定领域的知识作为输入消息提供给模型。

知识库

个人从零预训练1B LLM心路历程

除了这些大数据量的预训练数据外，笔者还在预训练阶段加入了本应在SFT阶段加入的对话数据，比如百度百科问答数据、BELLE对话数据、moss项目对话数据等，这些对话数据仍然遵循如下这种对话形式的，数据的prompt

LLM 训练

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

LCM可以作为一个通用的稳定扩散加速模块，即LCM-LoRA，直接嵌入到各种稳定扩散模型中，比如SD-V1.5、SSD-1B、SDXL等，而不需要重新训练。

LCM/LCM-LoRA 文生图

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

但是DALL-E 2比较大的缺陷是容易出现属性的混淆，下图展示了直接用给定图像的CLIP image embedding送入DALL-E 2的第二阶段生成模型的生成效果，可以看到属性出现了错乱，比如第一个示例中的上下两个方块的颜色发生了互换

Kandinsky-3 文生图开源模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

接下来的日子里，我们将深入挖掘Baichuan 3的技术细节和独特魅力，带大家一探究竟。

Baichuan 3 大模型

生成式AI领域拓展！MetaAI开源AudioCraft：一个支持AudioGen、MusicGen等模型的音频生成开发框架

MusicGen使用Meta拥有和特别许可的音乐进行训练，从文本输入生成音乐，而AudioGen则使用公开的音效进行训练，从文本输入生成音频。

开源模型

【工具书】文生图常用的正向反向提示词以及常用词中英文对照表

极其详细的刻画 Professional 加入该词可以大大改善图像的色彩对比和细节

文生图 prompt 提示词

14.4K Star，一款漂亮、快速、现代化的开源免费UI组件库

最后，老规矩，奉上相关链接，感兴趣的可以直接去深入了解： · 官方网站：https://nextui.org

大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

true,false.不支持notknown，如果需要，用null代替 1：不支持is [not] unknown,如果需要，用is [not] null代替窗口函数 SQLite 3.25.0引入了窗口函数

SQLite 微信数据库

提示词框架：BROKE

· Role:设定角色，让GPT进入角色。

BROKE 提示词

<...71 72 73 747576 77 78 79 80 ...>

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