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使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里需要重点说明：我们在做搜索的过程中面临的所有技术难点，在RAG中都会碰到，搜索相关的内容也可以参见：在高德吃喝玩乐！

RAG 大模型自动回复

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

请参考文章：全面理解Stable Diffusion采样器 - AI魔法学院 (wehelpwin.com) Stable Diffusion 提供的是一种称为稳定扩散的图片生成能力

画图 SD 采样器

微软最强全自动数据可视化工具！现已开源

会生成结构化的文字解释图表内容。

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

配合原图进行风格转移 17.IP_adapter 用在风格迁移上非常完美，建议优先使用，不仅仅是风格，还有原图形象，基本包含全部内容，

绘画作图

来个优秀的开源人脸识别项目！

人脸识别技术：通过分析人脸的容貌特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，进行身份认证。

人脸识别开源项目

使用BELLE项目部署bloomz模型（专业程序员精简版）

目前可知，已经开源了如下内容，日后会陆续更新 1.150万中文指令微调数据集 2.以Bloomz-7b1-mt（70亿参数）为基础，分别在20万，60万，100万，200万数据上进行指令微调后得到的模型

belle 训练大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

泛化大模型

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Zero-shot prediction 一旦CLIP训练好了，我们就可以做zero-shot prediction了，如图所示： CLIP zero-shot prediction 步骤可以整理成下面这样

OpenAI 自然语言监督

RAG超参数调优食用指南

本文将会包括以下内容： 1.什么是超参数微调，以及为什么它很重要 2.

rag 大模型

Gpt写小说，常用的中文指令集「实操篇」

**`文本提示`：** - **说明：** 提供一个启发性的文本片段，指导GPT生成符合期望的小说内容。

GPT 写作

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

结论和局限性 NEFTune⽅法可以缓解模型在指令微调阶段的过拟合现象，可以更好的利⽤预训练阶段的知识内容。

NEFTune 大语言模型

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

开源内容包括代码框架和模型。

大模型 AI编程

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

这段文字会被转换成一个具体的行动影响沙盒环境并在页面上展示出来，同时大语言模型会把智能体的行动以一个表情包的方式展示出来。

大模型

Python几种常见算法汇总

capacity / item[0] capacity = 0 return total_value 在这个示例中，我们定义了一个函数knapsack，它接受一个列表和一个容量作为输入

编程 python 算法

【中华民族史上最强智库】完整提示词

/next：每完成一步工作，只有用户输入 ‘/next’ ,系统才能开始下一步工作 /optimize：用户可输入’/optimize ‘，然后再加上需要优化的需求，你将重新优化内容/

提示词大模型

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