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迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

这里就不得不提ChatGPT的工作原理了。

chatgpt 提示词

人脸识别的开源的项目有哪些？

GitHub页面：链接 Recognition：Face Recognition是一个基于Python的简单而高效的人脸识别库，它使用dlib库作为底层引擎，并提供了易于使用的API。

人脸识别开源项目

吴恩达Prompt教程之总结图解

Instruction tuned LLM首先需要从大量文本数据中训练处一个Base LLM，随后使用指令和比较好的输入输出去进一步训练（微调、优化）LLM，在训练过程中，输入和输出都是作为指令给到LLM

prompt 教程吴恩达

ComfyUI安装及生成第一张图

暂时无法在飞书文档外展示此内容您的电脑应该会努力工作一段时间。

ComfyUI 文生图

Prompt屠龙术-思维链

能够有效增强prompt的性能: Output: 【主题理解与扩展】【人物设定】【情节构思】【详细情节拓展】【初稿生成】【校对与润色】完整prompt # 角色: 创意作家

Prompt 思维链

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

作者给出了Open LLM数据集的测试结果。

大模型

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

它采用了Transformer作为模型架构，这种架构提供了更加结构化的记忆，以便处理文本中的长期依赖关系，从而实现了卓越的迁移性能。

GPT

ComfyUI学习笔记：插件安装

进一步丰富功能时，需要按需自主添加节点，例如加入LoRA：也可以使用节点搜索（双击空白处）：这与webui一上来就摆好盘的软件操作思路有所不同：所以之前有webui使用经验后

comfyui 插件绘画

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

深度学习必备知识神经网络：理解神经网络的基本结构和工作原理，包括前向传播和反向传播算法。

大模型学习

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

之后会把新加入的 docs 在 embedding 之前都一一登记造册，记录在案：图四：来自官方文档的 incremental 模式需要注意的是，如果在相同 source 上重新执行 index 操作的话

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

假两件工艺处理：涂层适用对象：青少年面料功能：防风穿搭方式：外穿材质成分：聚酯纤维100% 加载《local_knowledge_clothing_describe.txt》作为本地知识

langchain

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

而输入数据，有时会作为指令的一部分，但很多时候是独立的一部分，抽象出来会更加清晰。

Prompt 提示工程

大模型微调数据选择和构造技巧

通过这样的操作，就能把长得与已有数据不一样的数据给选出来了，并且这个过程是半监督的。

大模型微调

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

作者使⽤MMLU、ARC、HellaSwag和TruthfulQA在OpenLLM Leaderboard上进⾏评估。

NEFTune 大语言模型

领域大模型LLM训练Trick

问题三：进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?

垂直训练大模型

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