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AI绘画:InstantID 一键运行包和在线Colab脚本!
当然,硬件
设
备也非常重要,以上软件在3090测试通过,理论上只要是显存足够的N卡都可以运行。
InstantID
文生图
微调
NEFTune:在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果!
但此研究还存在⼀些局限性,比如:受到单个评判者(GPT-4)的偏⻅影响,
计
算资源有限导致未在多个数据集上验证NEFTune在更⼤的70B变体上的成功等
NEFTune
大语言模型
万物皆可接入DeepSeek,44家接入R1的国产平台超详细大盘点
一些人还在掰扯千亿参数,聪明的用户早就用DS做PPT拿下开年
计
划汇报了。
deepseek
大模型
开源
开源即巅峰!微软VibeVoice 7B模型:跨语言、多说话人、长文本一次到位
标记以极低的帧率(如7.5 Hz)运行,提高了
计
算效率,同时保留了音频的高保真度。
VibeVoice
7B
语音
大模型
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
在RAG应用中,如果行业知识文件被切分出几万个,那么使用时间过滤就会非常重要,比如我们只需要检索2023年3月份的合同文件,那么就可以用时序数据将目标chunk从几万个里面先挑出来,再进行向量
计
算。
大模型
PostgreSQL
ChatGLM
手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型
当然我们也可以使用 Web UI 来执行训练命令: python src/train_web.py --listen --share 看到界面:
设
置参数
ChatGLM2-6B
AGI
和王小川聊再创业这一年:回应朱啸虎、谈中国AGI第三种可能
医生是一个“顶天立地”的场景 • 46:53 百川智能的团队建
设
(240人+,为什么搜狗在浏览器、搜索不是第一,在大模型能干到第一?)
王小川
中国大模型
写作
AI 爆文写作:如何用GPT写出10万+?这篇五千字长文给你答案!
有两个原因: 首先,在IP内容里,人
设
是非常非常重要的一部分。
提示词
写作
自媒体
大模型
评论能力强于GPT-4,上交开源13B评估大模型Auto-J
训练: 研究者将来自两种评估范式的数据合并使用以训练模型,这使得 Auto-J 仅通过
设
置相应的提示词模板即可无缝切换不同的评估范式。
Auto-J
大模型
提示词
忘了提示词吧,用自然语言教会AI画出想象力
Prompt word blacklist允许您
设
置黑名单,自动过滤提示词。
文生图
提示词
十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词
纠正语法和拼写错误,并提供建
设
性建议以提高内容的清晰度和连贯性。
prompt
提示词
RAG
RAG应用中数据处理过程需要注意的事项
这些都需要可靠的规划和健壮的基础
设
施。
RAG
大模型
开源
QAnything:网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统
RAG评估在LlamaIndex中(嵌入和重排) 注意 在WithoutReranker
设
置中,bce-embedding-base_v1模型在所有其他嵌入模型中表现最佳
网易
RAG
知识库
Prompt
今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词
调用此工具时将收件人
设
置为“myfiles_browser”并使用 python 语法(例如 search('query'))。
prompt
提示词
开源
新测试基准发布,最强开源Llama 3尴尬了
另外即使
设
置温度为0,GPT-4-Turbo也可能产生略有不同的判断。
Llama
3
大模型
开源
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