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但如果你的魔法网络存在问题,可以使用本站所提供的环境依赖包,关于该依赖的详
细
安装方式如下。
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使用BELLE项目部署bloomz模型(专业程序员精简版)
smudge git clone #克隆github文件,大文件为LFS的一个地址 进入项目目录git-lfs pull #将大文件pull回来 git-lfs install --force #恢
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46.6k星星!最强开源AI集合系统,一键部署全网AI工具都能直接用,UI简直是视觉盛宴!
LobeChat使用CRDT(冲突无关
复
制数据类型)技术实现多设备同步。
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集合
大模型
LLM每周速递!大模型最前沿:多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐
此外,与现有模型相比,它更加用户友好,可以通过指令完成
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玩一玩阿里通义千问开源版,Win11 RTX3060本地安装记录
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使用这个工具后,我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍!
文本搜索的局限性 文本搜索的限制是它仅限于单个字符串的
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杂查询,牺牲了表达能力,无法使用关键词、过滤器和其他高级功能。
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0基础!动手部署Qwen1.5-MoE模型!能力如何?API接入fastgpt等任何应用!喂饭到嘴教程,附模型下载!
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必读!RAG好用的3种Router
它重
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大模型:泛化即智能,压缩即一切!
然而,传统的泛化观点认为,随着模型
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Stable Diffusion 5款最佳电商必备模型、Lora推荐
下面分享的 Lora 可以在公众号回
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RAG
24年首篇离奇论文:加点噪声,RAG效果翻倍?!
方法改进 本文提出的RAG框架结合了检索器和生成器的优点,解决了传统单一模型无法处理
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杂、多样化的查询的问题。
RAG
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人工智能的应用范式呼之欲出
而一旦采用Agent智能体这种思路,有一个问题就绕不过去,如何在Agent之间共享记忆和信息,以便多个Agent能够协同完成一个
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Stable Diffusion | SD阿里云3步部署,全程五分钟,免费试用三个月,电脑无需升级配置
最近随着SD普及,有些新手也慢慢入门了,刚开始简单的操作还好,玩到后面,越来越吃力费劲儿,稍微
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杂一点的操作就如鲠在喉,死机等等,是的,是电脑的配置限制了你的想象,云部署就派上用场了,之前分享的谷歌clab
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大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习
RLHF通过用人类生成的反馈替换或补充预定义的奖励函数,从而允许模型更好地捕捉
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杂的人类偏好和理解,从而增强了这个过程。
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Meta
各个语种互相翻译:Meta推出NLLB-200 AI模型,可实现200种语言互译
最近,该公司详
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介绍了 CRISS 系统,该系统从许多不同语言中挖掘未标记的数据,从而跨语言挖掘句子,并训练出优秀的模型。
翻译
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