文章列表-AI魔法学院

文章列表

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

Why：为什么需要模型量化随着深度学习（Deep Learning）的发现，其在计算机视觉（Computer Vision， CV）和自然语言处理（Natural Language Processing

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

然后是 IP-Adapter 的几个设置：Control Type 中选中 “IP-Adapter”，预处理器和模型会自动带出，如果没有带出，请检查上一步的模型是否正确安装

图生图文生图 sd

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（三）角色指定

极虎漫剪 | 独家功能关于人物描述的分享就简单分享到这里，人物描述中，还有表情、动作姿态、五官等细分描述词。

文生图

大模型检索增强生成RAG的优化

· 文本嵌入模型：基于新语料微调嵌入模型、动态表征。

RAG 检索增强大模型

SD入门教程四：图生图基础用法

图生图主功能区域： 3.1 图生图默认进入的图生图区域可以选择点击上传或者拖动到上传区域，但是注意的是，图片名称不要携带中文字符或者空格之类的，当名称携带中文字符时

SD 入门图生图

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

不久前，这位研究员 Connor（Starfrost）Hyde 和微软前首席技术官 Ray Ozzie 就自己手头收藏的一些软件进行了交流。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

b.多张PPT整合能力对于为什么要用（爱快的优势），和连锁机构面临的挑战其实是两个PPT中的内容，我们的RAG是可以自动进行理解与整合的。

RAG 大模型

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

监督式微调在计算机视觉、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。

大模型微调

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

今天给大家带来一篇《Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法》，来自知乎@Maple小七。

prompt 提示词

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

对于这两种方法各自有各自使用的应用场景，提示工程解决的问题，往往不会用微调（如小语义空间内的推理问题），微调通常用于解决那些无法通过特征工程解决的问题。

大模型

Falcon 180B 开源影响了谁？

从官方发布的测评结果来看，Falcon 180B 在自然语言任务上的表现优异。

大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

这就导致了需要被向量化的文本段，其主题语义并不是那么明显，和自然形成的段落显示出显著的差距，从而给检索过程造成巨大的困难。

RAG 大模型

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

通过使用PyObfuscate，我们可以有效地保护自己的代码不被他人轻易地复制和修改。

Python 程序

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

初始采样器 DDIM 是在 Stable Diffusion 初始1.0版本中自带的采样器。

画图 SD 采样器

<...77 78 79 808182 83 84 85 86 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1