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小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

第三，它将为我们提供尝试最前沿方法之一——LLM智能体的实践机会。

Prompt 大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

具体操作流程包括：模型根据给定的提示生成多个潜在答案，人类评估者对这些答案进行排序，然后使用这些排序结果来训练一个偏好模型，该模型学习如何给出反映人类对答案偏好程度的评分，最后，利用偏好模型对语言模型进行进一步微调

RAG Embedding

AI绘画当前的应用场景有哪些？

2）虚拟现实：生成逼真的虚拟场景和虚拟人物，为虚拟现实应用提供更加真实的体验。

文生图

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

TTS语音克隆项目 GPT-SoVITS模型介绍 GPT-SoVITS项目是TTS克隆领域内效果常年霸榜的模型之一，具有以下功能: 零样本文本到语音（TTS）: 输入 5 秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换

语音克隆开源模型

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

此外，我们还在 LongBench 评测集上对模型进行了测试，具体结果如下表所示 Model 平均

ChatGLM3 语音模型开源模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

仔细研究这些异常值可以发现，每个字符对数似然值最低的模型（Mixtral-8x22b）和每个字符对数似然值最高的模型（Mixtral-8x22b-Instruct）不仅是同一模型的变体，而且具有相似的过拟合程度

过拟合小模型

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

o 总体来说,P-tuning-v2是Prompt tuning技术的升级版本,使得Prompt的表示能力更强,应用也更灵活广泛。

ChatGLM2-6B

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

比如 Kubernetes 这个实体，我们之前维护的主页是 https://kubernetes.io，那么获取到介绍文本如下： Kubernetes, also

提示词文生图 AIGC

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

用户输入的问题文本是简短而具体的还是冗长而复杂的？

RAG 大模型

比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

这一调整有助于提高生成图像的细节质量和整体的相似度。

IP-Adapter 文生图

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

状态机主要包含三个核心要素： • 状态（State）：对象在某一时刻的具体状态 • 事件（Event）：触发状态转换的条件 • 转换（Transition

Python状态机设计模式

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

知识库的优化将是一个持续的过程，不仅需要考虑目录结构的优化、还需要考虑将文章与文章之间建立关系，变成自己的一套知识体系。

智能分类大模型知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

这会极大地影响生成图像的内容和整体外观。

文生图 SD

混合专家模型 (MoE) 详解

具体来说: 1.

MoE大模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

在实际应用中，BERT的预训练模型可以用于各种下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

Bert-vits 语音

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