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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

领域大模型-训练Trick&落地思考

六、领域评测集时必要内容，建议有两份，一份选择题形式自动评测、一份开放形式人工评测。

垂直训练大模型

FaceFusion又更新咯，增强功能再增强！

添加到面部增强器将 RealESRGAN_x2plus 和 RealESRNet_x4plus 添加到帧增强器实现面部增强器和帧增强器的混合使帧处理器具有选项和

FaceFusion 文生图

让你不怕任何事的3个顶级思维（建议收藏）

刘和平发现，许多情节和角色虽然具有历史背景，但对整个故事线没有实质性的贡献。

灰度思维减法思维

Baichuan-13B 保姆级微调范例

虽然Baichuan-13B-Chat是一个百亿级的LLM，但由于我们使用非常节约显存的QLoRA微调算法，具备32G左右显存的GPU即可实施本过程。

开源模型

铁锅炖blender+ComfyUI配置，更改模型地址

然后重启blender，左上角点开如果能看到ComfyUI的工作区就行了。

comfyui 文生图

Midjourney | 17个常用的命令

/help 显示有关Midjourney机器人相关的信息和提示一个一个的试一下，完事，收工！

文生图

最强开源数字人对口型系统介绍

原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练，而且还不一定能成功，所以这个项目让无数工程师

数字人开源模型

实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

具体可以使用开源组件完成需求：https://github.com/Azure/fetch-event-source 　　前端　　　 const

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

安装ControlNet 工欲善其事必先利其器，ControlNet还是先要安装好的，已经安装好的请跳过这一步。

StableDiffusion 文生图

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

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

., "bear"] with detailed crochet patterns and vibrant yarn colors 提示词：在[你的颜色]T恤上印制宽幅矢量设计，展示手工风格的阿米古丽

DALL-E T恤设计

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

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