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手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

ORPO偏好微调，数据集工具指南！

MoE 专家混合模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

具体内容可看往期介绍 ControlNet 的内容。

SDXL

大模型微调方法总结

由于前人的工作发现预训练的语言模型具有较低的“内部维度（intrinsic dimension）”，在任务适配过程中，即使随机投影到较小的子空间，仍然可以有效地学习。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发和维护。

SD 画图

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

状态机主要包含三个核心要素： • 状态（State）：对象在某一时刻的具体状态 • 事件（Event）：触发状态转换的条件 • 转换（Transition

Python状态机设计模式

Docker介绍及常用命令大全

可以通过<仓库名>:<标签>的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。

Docker 容器

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

安装 ControlNet 安装工欲善其事必先利其器，ControlNet 还是先要安装好的，已经安装好的请跳过这一步。

图生图文生图 sd

又快又好，秒级出图的AI大模型

具体来说，不限预算，无脑上4090； 8000左右，4080，16G； 4000左右，4060Ti，16G； 2000左右，海鲜市场魔改2080Ti，22G。

Stable Diffusion 文生图大模型

使用思维链写Prompt

首先，一步步分析，弄清楚文章中哪些核心元素需要包含在标题里，以及一个好标题通常需要具备什么特质。

思维链 prompt

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

[6]尝试扩展词表，将中文token添加到词表中，提升中文编码效率，具体方式如下。

大模型

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

如TokenPose等工作，使用CNN进行特征提取，并使用transformer作为后处理模块来建模多个关键点之间的关系。

ViTPose+Transformer 身体姿态

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

这种多向量的召回方式带来两大好处：一是逐 token 编码提供了更细粒度的表征，在 in-domain (同领域)具有很高的 MRR@10(头部排序能力)和 Recall@1k(腰尾部召回能力)。

rag 大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

那种微调质量的超高数据集，确实得一个一个手工处理。

LangChain 知识库

人人都可以部署微信机器人-小白保姆级教程

服务器准备工作管理服务器建议用Xshell (命令行工具） Xshel 7 破解版： https://pan.baidu.com/s/1fOX2Zz2NnKpCQ8nouhEmmA?

大模型

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

但中文方面还是一言难尽虽然这段代码很简单，但当时我提这个需求的时候第一时间想到的就是Nmap，如果他完全自己编码啪啦啪啦一大推，即使实现了需求也会略显痴呆，懂得调用合适的工具看起来不是很傻

llama GPU内存

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