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RAG超参数调优食用指南

最后，它返回具有最佳超参数的最佳模型。

rag 大模型

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这其实说明从web-scale的数据中学习是可以超过高质量的人工标注的NLP数据集的。

OpenAI 自然语言监督

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

在RoPE的实现中，如果想要直接让模型的 q, k 具有位置性质，通常是这样做的，m,n 代表特定位置的token，R的含义可以查阅RoPE：计算输出的attention得分时，整个过程变成了：

Deepseek-V2 大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

ensp; 机器生成的pdf文件：这些pdf文件是在计算机上使用W3C技术(如HTML、CSS和Javascript)或其他软件(如Adobe Acrobat、Word或Typora等MarkDown工具

大语言模型 python

14.6K star！最好用的OCR文字识别项目，没有之一！

下面就是工具的界面。

Umi-OCR 开源项目文字识别

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

可以使用我分享的资源，关于微信公众号：萤火遛AI（yinghuo6ai），发消息：SD，在插件文件夹中找到 sd-webui-prompt-all-in-one，下载后解压，然后上传到 WebUI 的插件目录

Stable Diffusion 提示词

提高写作能力的90个prompt大全

明确：“分析在自动驾驶汽车中使用人工智能的道德影响。”

prompt 写作

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

使用diffusers库，我们可以直接调用StableDiffusionPipeline来实现文生图，具体代码如下所示： import torch from diffusers&

StableDiffusion 文生图

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

有一连串的想象：ChatGPT 是有史以来最好的东西，是我们见过的最强大的人工智能，它将消除人们工作中的苦差事，让学生摆脱家庭作业。

开源模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

提示方法可以分为两类： · 硬提示（Hard Prompts）：手工制作的具有离散输入标记的文本提示；

大模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

我们对如何改善这种影响有一些想法，并计划在未来的工作中进行。

开源模型

GPT让你拥有超强的写作能力！

纠正语法错误 prompt：作为一名负责纠正给定[文本]中语法错误的校对专家，你的工作是仔细分析文本，识别任何语法错误，并进行必要的更正以确保清晰和准确。

GPT 写作

换脸软件 FaceFusion 保姆级教程

所以这里我选择的是基础的，只装了一个 Miniconda 如果这里没有创建成功，提示没有机器可用，那么也需要等一下了，如果创建成功了，则就直接开机了，在控制台的「容器实例」中能看到，然后在「快捷工具

FaceFusion 教程

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【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

具体地，去除了layer normalization中的偏置项，采用了RMS Norm（即均方根 Norm）。

大模型微调训练

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