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Yi技术报告细节分享

训练数据最大长度为4096，批量大小为64，训练300步，学习率恒定为1e−5，权重衰减为0.1，梯度裁剪最大阈值为1.0，并采用NEFTune方式训练，Yi-34B-Chat和Yi-6B-Chat

Yi模型大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

将所有的文本组织成二级索引，第一级索引是 [关键信息]，第二级是 [原始文本]，二者一一映射。

开源模型

在 WebUI 中使用 AnimateDiff 的一些问题和技巧

中文翻译具体就是设置里显示所有选项，然后搜索“补齐正向”勾选即可，如果你也遇到同样的问题可以尝试下，这也反映了认真看使用文档的必要性~ 2、再就是最新的 AnimateDiff

AnimateDiff SD

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

嵌入空间还可以支持多种输入类型，如文本和图像，创建通用嵌入空间并使您能够在两者之间进行映射。

Embedding 向量

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

定义3：无监督学习没有样本粒度的标注，因而无法像监督学习那样学习明确的映射f(x)~y；但无监督学习可以在分布之间建立映射作为学习目标，即distribution(F(X))~distribution(

泛化大模型

解玄：共相、道、基类与战略

如果相信概念自身之间有关系，并且会动，然后映射现实就是唯心。

玄学科学

Midjourney 进阶关键词_摄影效果专题

这些效果已经从简单的实验演变为复杂的数字操作，反映了技术进步和不断变化的艺术趋势。

midjourney 文生图绘画

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

，xn）映射到一系列连续表示z =（z1，...

Transformer 大模型

【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

你可以涵盖情节、主题和基调、表演和角色、方向、配乐、电影摄影、制作设计、特效、剪辑、节奏、对话等主题。

prompt 提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（三）角色指定

极虎漫剪 | 独家功能关于人物描述的分享就简单分享到这里，人物描述中，还有表情、动作姿态、五官等细分描述词。

文生图

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

案例三虽然本身不合理，但是也反映了民众的某种诉求，但是这个对该服务提供者也提出了要求：哪些服务能做，哪些不能做，应该着重去解决哪些问题。

声音克隆数字人

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

具体实现上，Reflexition agents 会通过口头反馈信号来反映任务情况，并在情景记忆缓冲中保留自己的反射文本，这些反馈推动着在下一次实验中做出更好的决策。

agent

大模型：泛化即智能，压缩即一切

定义3：无监督学习没有样本粒度的标注，因而无法像监督学习那样学习明确的映射f(x)~y；但无监督学习可以在分布之间建立映射作为学习目标，即distribution(F(X))~distribution(

大模型泛化

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

Flan5在HuggingFace上•LangChain 手册[189]：Pinecone / James Briggs 的 LangChain 手册•查询 YouTube 视频剪辑文本

工作

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

如下图所示，作者在使用时，将17层权重值代码分为两部分：分层权重值（BASE层） + 分层代码（2~17层）极虎漫剪 - LoRA分层控制功能 LoRA模型的应用场景

文生图

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