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LLM
现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次?
后
面
的llama也是为了对标GPT3,不过为了证明效果更好,也在中间多了33B和65B规模。
大模型
语音
解读wav2lip:探究语音驱动唇部动作的技术原理!
Rudrabha/Wav2Lip 一、现有方法不足 常见的语音驱动嘴唇运动方法在处理动态的和无约束的说话人脸视频时,通常无法准确地合成口型,导致生成的视频与音频不同步,主要原因包括两方
面
:
wav2lip
语音
开源
字节开源项目MimicTalk:快速打造逼真3D Talking Face的利器
「高质量视频生成」 视觉质量:MimicTalk生成的3D头像在视觉质量上超越了以往的技术,能够生成「高度逼真的
面
部细节和表情」。
MimicTalk
开源模型
ChatGPT
ChatGPT写论文指令全集
有了问题的类型和论文撰写的流程,下来就是两者的不断融合,从而产生适合我们自己的prompt来进行论文的书写了 三、将问题与论文流程进行融合 例如我们想写一份人工智能对生活影响方
面
的,列出主要的案例和
ChatGPT
写作
语音
语音识别的未来已来:深入了解faster-whisper的突破性进展
性能对比 在性能方
面
,faster-whisper展现了显著的优势。
语音识别
Faster-Whisper
开源
令人惊艳的开源图标生成AI模型:ChartLlama (南洋理&腾讯)
下
面
是一些官方给的实际例子。
ChartLlama
开源模型
图标
【进阶】-文生图术语解释
对一个相对复杂场景的文本描述,AI 需要能“理解”并匹配到对应的画
面
,大部分项目依赖的都是一个叫 CLIP 的模型。
文生图
OpenAI
OpenAI 上线新功能力捧 RAG,开发者真的不需要向量数据库了?
这套解决方案一方
面
保留了 OpenAI 出色的 AI 能力,另一方
面
又可以满足应用可扩展性的需求。
RAG
检索
向量库
Prompt
如何看待大型语言模型的Prompt
从表
面
上看,现代的大型语言模型与原始的word2vec模型似乎完全不同。
prompt
大语言模型
人工智能
目前有哪些比较成功的人工智能应用?
比如下
面
这个例子,就可以把一件专业的事情变成一道填空题,你只需要替换掉一些关键部分就可以。
生成式AI
Prompt
提高工作效率的 10 个高级Prompt
[insert text] 重写和简化复杂的文本“用简单易懂的词重写下
面
的文字。
工作
大模型
GPT
prompt
提示词
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词
9、 提高段落可读性 输入“提高段落可读性”,根据段落内容和特征,在段落结构、句子长度和行文风格等方
面
给出调整建议。
写作
大模型
ChatGPT
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章
9、 提高段落可读性 输入“提高段落可读性”,根据段落内容和特征,在段落结构、句子长度和行文风格等方
面
给出调整建议。
写作
提示词
Stable Diffusion
Stable Diffusion教程:文生图
4、反向提示词:描述不希望在图片中出现的内容,比如画
面
模糊,多手多脚等问题。
文生图
Stable
Diffusion
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章!
9、 提高段落可读性 输入“提高段落可读性”,根据段落内容和特征,在段落结构、句子长度和行文风格等方
面
给出调整建议。
ChatGPT
写作
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