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个人从零预训练1B LLM心路历程

参考了TinyLlama项目的训练时间，估计了一下大概可以使用T级别的数据训练个1B大小的LLM（优先保证训练的数据量），耗时两个月左右。

LLM 训练

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AI模型（Stable Diffusion）的基本原理。

Comfyui 工作流

【工具书】基于角色和思维链的人工智能中文Prompt提示词，涵盖几乎所有场景

扮演 AI 辅助医生我想让你扮演一名人工智能辅助医生。

prompt 提示词

建议收藏：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南

二、润色程度在使用ChatGPT的过程中，有时候我们并不希望AI对文本进行大幅修改，这时候可以要求它对润色的程度和方向进行限制，以下是一些可以有助于控制润色程度的口令，请大家尝试加入自己的提示词中

论文润色写作

金融行业中 Fintech 的应用场景

所以如果占到50%以上，股票的市值也会更大一些。

Fintech 金融

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

左上角是大模型选择，紧接着就是webui的功能菜单（文生图，图生图等）。

prompt 文生图

一个让GPT重复自问自答的Prompt

; · · 待迭代点： · 现在输出的内容格式不太好看，Workflows可以更结构化 AI

prompt

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

块的大小是一个需要考虑的重要参数。

检索增强式生成 RAG

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

所以：因此，要计算$cos\theta$：这个余弦对应于大约39.3°的角度，但是在机器学习中，我们通常在计算余弦后停止，因为如果两个向量中的所有数字都大于零，那么余弦的角度将在0和1之间

Embedding 向量

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

前言文本生成目前的一大瓶颈是如何客观，准确的评价机器生成文本的质量。

开源模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这种融合使大型语言模型（LLM）能够生成更丰富、更具上下文意识的输出。

RAG-Fusion 检索增强

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

这可以说是语义搜索要解决的最重大的挑战。

开源模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

Agent的“运动”可以被大致分类为感知，内部处理，行动三个部分。

LLM Agents

ComfyUI-基础图生图&基础图片缩放

但因为我自己在学习comfy的过程中，对于图片放大，潜空间放大，使用放大模型放大，和直接图片尺寸改大的认知上欠了债，导致后续自己连接hires.fix 的高清放大的”卡关“了很久。

ComfyUI 图生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

二、模型选择直白点说，模型就是“模型训练师”们通过大量的图片进行训练得到的具备某种风格的模型。

文生图 SD

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