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大模型微调方法总结

paper：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models（https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf）简介自然语言处理目前存在一个重要范式

开源模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

A：自从图灵测试在1950年代提出以来，人类一直在探索如何让机器掌握语言智能。

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

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

请将下面的英文翻译成中文， P 要求语言生动活泼

Prompt 大模型

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｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

A4000显卡，SDWebUI原创生成 “LoRA分层控制”的教程，网络上已经有各路大佬总结过一些自己的分享了，不过在作者一一细品后，感觉都非常的学术派。

文生图

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

如果需要更精准更完整的知识图谱，还需要人工手动检查，这里就不细说了。

RAG 大语言模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Adapter-tunning） Adapter在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，在微调时将模型主体冻结，仅训练特定于任务的参数，减少训练时算力开销提示学习（Prompting）任务输入前添加一个自然语言任务指令和一些示例

训练微调

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

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

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

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

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