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Stable Diffusion
16/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts
;这里每一种颜色都是1/4概率 抽卡次数 {n$$blacklwhitelyellowlred} n 代表一次抽几种颜色 这里4种颜色所以范围是1-4 这个
语
法主要是融合作用
提示词
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大模型文本生成——解码策略(Top-k & Top-p & Temperature)
在自然
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言任务中,我们通常使用一个预训练的大模型(比如GPT)来根据给定的输入文本(比如一个开头或一个问题)生成输出文本(比如一个答案或一个结尾)。
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爬虫
强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider:快速获取公众号文章的利器
该工具基于Python
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言开发,提供了丰富的功能和灵活的配置选项。
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Comfyui工作流原理 你都了解吗
在ComfyUI中,除了通过填写参数的方式进行参数设置和控制生成过程外,还可以通过观察各节点的状态和数据流运转过程来理解生成式
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爆火!腾讯开源PhotoMaker:高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片!
此外,在推理阶段,这种融合操作也为定制生成过程提供了更强的
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义可控性。
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RAG
LangChain - RAG:线上系统多文档要频繁更新,每次都要重新花钱做一次 embedding,老板不批预算,批我...
如果输入的文档列表为空,incremental 模式会直接忽略该操作,过程如下: 图五:来自官方文档的 incremental 模式 但如果指定 cleanup = "full", 上面的
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句执行完之后
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RAG
简单提升RAG的10种方法
希望嵌入更多地基于您的领域特定术
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(例如“知识产权”或“违反合同”)对相似性的判断,而不是基于“特此”和“协议”等一般术
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。
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Github
GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具
智能自动化:在这个赛道中,RPA与其他技术(如机器学习、自然
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言处理等)结合使用,实现更智能化的自动化。
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数据处理RPA
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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总
而keyword LLM真的让我眼前一亮的,之前对关键词抽取的理解,一直是从文本中找到正确的词
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,在传统检索中使用同义词等方法来提高检索效果。
垂直领域
大模型
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领域大模型LLM训练Trick
不过GPT系列大模型的预训练和微调,从实现方式上来讲是没有什么差别的,都是用decoder only的
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言模型进行训练并更新参数,如果样本数量比较少,没有大量的篇章文档数据,个人认为只进行微调也能够注入知识
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stable diffusion如何确保每张图的面部一致?
IP-Adapter 是一个目前比较新的 ControlNet 类型,是由腾讯
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实验室发布的一个开源项目,项目地址:https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter
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解码二维码:揭秘我的漂亮二维码生成秘诀!
背景 在这篇文章之前,我写了两篇文章来介绍SD WebUI制作艺术二维码的方法: 《
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聊天大模型的输出速度应该是多少?单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天?来自贾扬清最新的讨论~
因此,当考虑大型
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言模型的性能时,我们应该看总体吞吐量而不仅仅是单个查询的速度。
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手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型
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对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上
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