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文章列表
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章
8、 更改字母大
小
写规范 输入 “调整字母大
小
写规范”,可以对文章中不规范或不一致的大
小
写进行检测,并提供相应的调整建议。
写作
提示词
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章!
8、 更改字母大
小
写规范 输入 “调整字母大
小
写规范”,可以对文章中不规范或不一致的大
小
写进行检测,并提供相应的调整建议。
ChatGPT
写作
用GPT4创建一部连环画故事
写主题: Plot:一个
小
男孩对智能手机非常上瘾,突然有一天发现了户外活动的乐趣。
GPT4
连环画故事书
baichuan2 有什么好的 深挖论文中涉及的知识点
这个系统可以在几个
小
时内对亿级规模的数据进行聚类和去重。
大模型
RAG
简单提升RAG的10种方法
框架抽象了分块过程,但实际场景下应该考虑块的大
小
。
RAG
大模型
RAG
忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion!搜索的下一个前沿:检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询
例如,这里的系统消息指导模型充当“
AI
助手”。
RAG-Fusion
检索增强
强!推荐一款自动化神器Autolt:不再重复工作!
由于其灵活性和可扩展性,AutoIt也被许多人用于编写各种自定义的Windows脚本和
小
工具。
Autolt
自动化
大模型
大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档
在实际应用场景下(该部分实验加入向量召回阶段,之前的实验没有召回阶段,都是把包含正确答案的文档片段直接塞到不同位置),向量召回可能是不准确的,召回的文档片段数量越多,漏掉正确答案的概率越
小
。
大模型
大模型
中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型
在一期项目中,我们针对一代LLaMA模型的32K词表扩展了中文字词(LLaMA:49953,Alpaca:49954),以期进一步提升模型对中文文本的编解码效率 在本项目中,我们重新设计了新词表(大
小
:
大模型
Prompt
图像作为prompt#IP-Adapter
相比于text-to-image方法,IP-Adapter具有更
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的参数量(22M参数),并且不需要进行大规模的微调。
prompt
IP-Adapter
文生图
SDXL
SDXL模型lora训练参数详细设置,显存占用22G,不用修脸原图直出
保存设置,这里我的模型保存精度选择bf16: 因为我训练的精度也选的是bf16,速度优化选项里可以看到: 如果显存
小
点,16G的话选择fp16就行。
SDXL
训练
一网打尽 | 掌握64个策划思维模型,逆转职业寒冬!(高清图+模型详解)
一般价值客户:最近交易时间近、交易频次也高,唯独交易金额
小
,属于低客单价群体。
策划思维模型
方法论
Fooocus更新了2.3
关于通配符的使用可以看早期文章,比如从
小
到老图。
fooocus
文生图
大模型
8G显存一键训练,解锁Llama2隐藏能力!XTuner带你玩转大模型
通过 XTuner,最低只需 8GB 显存,就可以打造专属于你的
AI
助手。
大模型
大模型
Meta无限长文本大模型来了:参数仅7B,已开源
中
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型基准的其他实验结果,包括 LRA、ImageNet、Speech Commands、WikiText-103 和 PG19 证明了 MEGALODON 在体量和多模态上的能力。
Meta
长文本
大模型
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