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RAG超参数调优食用指南

学习率就是一个很好的例子。

rag 大模型

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

Pre-training（预训练）：Pre-training是指在大规模文本数据上进行无监督的预训练，使模型学习到语言的潜在模式和结构。

大模型

京东开源普通话数字人JoyHallo，一口流利标准普通话还会讲英语

值得一提的是，JoyHallo 在生成英语视频方面依然表现出色，显示了其优秀的跨语言生成能力。

JoyHallo 数字人开源模型

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

微积分，这个听起来可能既神秘又高深的数学分支，实际上与我们的日常生活息息相关。

极限导数微分积分

大模型微调数据选择和构造技巧

大的方向上大家都能把握，大概无非是要注意数据的多样性，要注意数据的质量，那在实践中有哪些技巧呢？

大模型微调

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

建议图像总分辨率（总分辨率=高度x宽度）大于 1024x1024 且小于 1024x1024x1.5，否则生成的图像可能质量不高。

文生图漫画

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

马斯克说：唯一要遵守的规则就是物理学定律能推导出来的规则，其他一切都只是建议。

马斯克商业

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

在这里，矩阵W就是通过机器学习，得出的用来将X序列，转换成Y序列的权重参数组成的矩阵。

大模型微调

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

其次，设计了多头交叉注意力机制，以学习不可观测的潜在市场状态表示，并通过与时间特征和横截面特征的交互进一步丰富这些表示。

MCI-GRU 股票大模型

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

为了改进模型的性能，作者还引入了一种新的损失函数，用于在训练过程中对生成图像进行优化。

大模型文生图

大模型微调方法总结

但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题： ● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法（论文发表于 2021 年）都或多或少有其它性能问题

开源模型

大模型LLM基础｜分词

例子： text = "我喜欢学习自然语言处理。"

开源模型

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

当时体验过的就能发现，这个Code Interpreter或者叫Data Analysis的功能非常强大，甚至一度被认为是4.5版本。

prompt 提示词

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

Ollama：为初学者和非技术人员设计 o • 用户体验：Ollama以其简单性和易用性著称，特别适合那些对技术不太熟悉的用户。

Ollama LM Studio 对比

17K star！30秒偷走你的声音，开源声音克隆工具

用户只需要提供一段大约30秒的音频样本，可以是任何人的声音，然后系统会通过深度学习技术对音频进行分析和处理，精确地克隆出原声音。

OpenVoice 声音克隆开源

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