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领域大模型LLM训练Trick

问题二：领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？

垂直训练大模型

ComfyUI安装及生成第一张图

第3步：下载 Checkpoint 模型您需要一个检查点模型才能开始使用 ComfyUI。

ComfyUI 文生图

Trickle + Nano Banana，我给老婆 VibeCoding 了一个虚拟试衣间

可能是尝试的人有点多，触发了谷歌的风控，那个时间段有好几次高频调用错误（429）和内部错误（500）。

Trickle Nano Banana 文生图

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

这将帮助您生成更有可能产生良好响应的提示。

大模型

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

快速学习新技能 Prompt：“我想学习[插入想要的技能]。

prompt 提示词

探秘制作艺术二维码的新姿势

这里Control类型选择Tile，它具有放大和细节控制的能力。

图像文字

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

在学习前我们先回忆一下使用 Web UI 进行文生图的时候用到了哪些功能。

comfyui 文生图

LLM微调经验&认知

尽管RLHF阶段的LOSS设计会驱使模型的输出不要偏离SFT太多，但仍可能会造成NLU能力的损失。

LLM 大模型

WSL2安装（详细过程）

运行直接集成到Windows桌面的 GNU/Linux 图形应用程序将GPU加速用于机器学习、数据科学场景等安装WSL2步骤 1.为Linux启用子系统检查windows功能是否开启了适用于

虚拟化 docker

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

举一个很恰当的例子：我要开一个方便面厂，我生产红烧牛肉面的时候你不能给我香辣牛肉面，不然我还要人为地在生产完成后给你分出来，浪费时间浪费金钱，而且我不能只有一条流水线，我还得有另一条流水线生产香辣牛肉面

文生图

LLM大模型推理输出生成方式总结

参数：do_sample = True, num_beams = 1 优点：解决了生成重复的问题，但是可能会出现生成的文本不准守基本的语法 Beam-search multinomial sampling

大模型

Langchain的一些问题和替代选择

低效的令牌使用 Langchain的一个重要问题是它的令牌计数功能，对于小数据集来说，它的效率很低。

大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

而当下层出不穷的agent，特别是MultiAgent框架或平台以及创业项目就能反映问题，比如langchain新推出了Agent开发框架langgraph，微软出了Task weaver，Autogen

LLM 范式迁移

FaceSwapLab，截止2023年8月最好用的一键换脸工具

几周前，我介绍了基于stable diffsion的一个换脸插件：roop（这个插件也有独立版，功能更多，甚至可以给视频换脸）。

一键换脸

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

“我们应该要求这里面每一个人看看他们能不能将自己负责的零部件成本降低80%，”马斯克建议，“他们如果不能，而其他人可以做到，我们应该考虑让他们退位让贤。”

马斯克商业

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