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Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

; 依靠高质量数据训练，无需借助ChatGPT合成数据:Llama3-ChatQA-1.5的训练数据主要来自人工标注的会话式问答数据集以及其他高质量

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

ChatGPT写论文最强指令

如有改进空间，请给出具体的建议，并协助我优化论文结构。

ChatGPT 指令

SD入门教程三：采样器及参数调整

· 当然这个并不是通用的，更多是一种参考值，更加具体的，可以参考模型的推荐步数。

SD 入门教程

领域大模型LLM训练Trick

进行大模型微调时，数据是比较重要的，数据的高度决定模型效果的高度，因此数据的质量重要性大于数据的数量的重要性，因此对于构建微调数据时的几点建议如下所示：（1）选取的训练数据要干净、并具有代表性。

垂直训练大模型

windows安装向量数据库milvus

VirtualMachinePlatform /all /norestart 接着输入下面命令，安装 WSL 2，这个必须，不然会报wsl版本太低错误 wsl.exe --update 最后重启电脑，就具备了安装

向量库 docker

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

替代画师？不，AI把枪指向了商业摄影

4、人像艺术加工提示词： vampire beliefs,by Mark Tedin,by Jean-Marc Nattier,by Tim Burton,Carne Griffiths and

文生图

这个能写出10W+爆款文章的ChatGPT提示词，你敢用吗？

写作风格要求： 1.语气: 文章具有非常生动和情感强烈的语气。

写文章

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

在机器测评上，Kolors 获得了最高的 MPS 分数，这与人工评估的结果一致。

可图 kolors

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

如果单用提示词，不用其他任何辅助手段，目前作者在大量实践后，60%~65%的概率是可以得到多人图，但如果对颜色、动作、服饰、背景道具等特征有指定要求时，抽卡率会大幅度降低。

文生图

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

我希望这些绝招能助你在学习和工作中更有效地吸收和记住信息。

GPT

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

但是对word embedding来说，词表的大小就很客观了，因此需要把word embedding拆分到各个GPU上，具体的做法如下：我们来详细说明下这张图。

开源模型

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~

关于聊天大模型性能的输出基准这是贾扬清发表的关于大模型性能的一个简单的讨论，但是十分具有参考价值。

大模型

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力

ChatGLM2-6B

Stable Diffusion

详解Stable Diffusion提示词prompt语法

一、Prompt 要素就像我们写作文一样，写 Prompt 也需要具备一些特定的格式，从而得到更好的出图质量总的会分为以下几个方面：画质画风主体主体属性

SD prompt 文生图提示词

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