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全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

而一些喜欢创作视频的爱好者早早转移到了这两种技术，在画幅足够大的情况下，单帧轻微画质损失不会影响视频效果。

Stable Diffusion 大模型提示词

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

上面的系统就是 Lucene 的工作方式。

向量数据库

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

命名规则参考：官方介绍WIKI 7.启用API搭配第三方工具 2.SD专属优化根据Pytorch 官方最近的说法，2.1

Stable Diffusion 文生图

变天了，AI可以一键生成中文海报了......

#65039; 这是AI生成的海报⬇️ 这是我找的参考图⬇️ 这是AI生成的海报⬇️ 而我只需要两步操作，

2.1图像模型文生图

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

从允许组织在气隙环境中实施部署，到支持访问安全网络，ESRE 提供了您所需的各种工具，助力您的组织保护数据安全。

大模型 AI编程

更强的小型LLM：Zephyr-7B

通过一系列聊天模型完成和随后的GPT-4（UltraFeedback）评分来收集人工智能反馈（AIF），然后将其转化为偏好数据。

Zephyr-7B 大语言模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

文章作者也给出了实验结果，该方法在结合微调过的向量化模型时，效果就没那么好了，非常依赖打辅助的LLM的能力。

大模型

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

这里就不得不提ChatGPT的工作原理了。

chatgpt 提示词

开源！数字人资源大集合！

www.gitpp.com/digital/awesome-digital-human 包含大量论文、源代码，团队与人员 · 真正的虚拟人类，马克斯·普朗克信息学研究所，作者

数字人开源

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到

LangChain 知识库

什么是BERT？

为了完成具体的分类任务，除了单词的token之外，作者还在输入的每一个序列开头都插入特定的分类token（[CLS]），该分类token对应的最后一个Transformer层输出被用来起到聚集整个序列表征信息的作用

embedding

三个大模型（ChatGPT,文心一言,Baichuan-13B)，帮我生成中医《本草纲目》的训练数据

小结一下：这三个模型都能帮我们完成一些简单的文本预处理工作，可能要把问题描述清楚后，效果会更好二、生成最终的训练JSON数据体验下面，用处理好的文本生成类似对话的JSON格式吧，先看下它们的one-shot

大模型

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

我们将在“知了”的后续版本中，提供开放API，届时用户可以通过更加便捷的方式，将所需的知识汇聚起来，形成一本本具有自身特色的“书籍” ，例如：数据集、教师信息、工作文档、通知公告等

大模型

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

o 响应器（Responder）：将查询和调整后的文档作为输入，生成回答。

RAG 检索大型语言模型

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