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文章列表
什么是BERT?
BERT的结构 以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型(从左到右或者从右到左)的限制,因而也限制了模型的表征
能
力,使其只
能
获取单方向的上下文信息。
embedding
企业
检索增强生成(RAG):LLM企业级应用落地的挑战与思考
需要对关键路径进行优化,以提升整
体
性
能
。
大语言模型
RAG检索增强
开源
新测试基准发布,最强开源Llama 3尴尬了
同时确保入选的提示词具有高质量,有七个关键指标来衡量: § 具
体
性:提示词是否要求特定的输出?
Llama
3
大模型
开源
Prompt
写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素
并不是每个Prompt都需要同时包含这四个要素,具
体
取决于待处理的任务。
Prompt
提示工程
OCR
Windrecorder:连续记录屏幕内容,通过OCR技术识别记录内容
它的所有
能
力(录制、识别处理、存储回溯等)完全运行在本地,无需联网,不上传任何数据,只做应该做的事。
Windrecorder
录屏
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
实测:本地跑llama3:70B需要什么配置
当然,对于70B版本,可
能
需要更
多
的本地硬件资源支持。
llama
GPU内存
微调
NEFTune:在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果!
;$$ [-\frac{L}{\sqrt{d α}} ,\frac{L}{\sqrt{d α}}] $$ 其中,α为可调节参数,L为输入⻓度,d为Embedding层的维度,具
体
如下
NEFTune
大语言模型
阿里
阿里的AI一键换衣(AnyDoor)工具来了
正面的应用,是电商行业,用塑料模特的照片,换成真人,而衣服
能
够保持自然;负面的应用,是把正常人的衣服换成暴露的情况。
AnyDoor
换装
文生图
ComfyUI
SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程
昨天没有发文章,因为看到 SDXL 的 Canny Contronet 发布了,但是它只
能
在 ComfyUI 中使用。
大模型
开源
[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用,构建知识库和知识社区
“知了”在功
能
上突出“知识管理”,使用中力求“轻量化”。
大模型
语音
开发语音产品时设计唤醒词和命令词的技巧
一个模型仅允许一个唤醒词,如果需要
多
个唤醒词,请单独优化并使用
多
网络切换功
能
。
语音产品
唤醒词
命令词
一人搞定30万商品分类:AI落地实践故事!
而商品品类的划分数据来自
多
个电商平台,标准描述不统一,分类也有出错的情况,需要对所有商品品类做一个统一的梳理。
embedding
大数据
分类
Stable Diffusion
Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件库
AnimateDiff介绍 AnimateDiff采用控制模块来影响Stable Diffusion模型,通过大量短视频剪辑的训练,它
能
够调整图像生成过程,生成一系列与训练视频剪辑相似的图像。
动画
视频
AnimateDiff
Prompt
自动优化Prompt:Automatic Prompt Engineering的3种方法
好的prompt可以激发LLM的最大潜
能
,从而在下游任务取得好的效果。
prompt
大模型
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