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人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。

大模型微调

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.00430.pdf 具体来说，Distil-Whisper 有两个版本，参数量分别为 756M（distil-large-v2）和 394M

语音 HeyGen

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

原来，ColBERT 升级到 v2 版本，不仅补齐了 v1 版本在存储和扩展性上的短板，还显著提升了性能。

rag 大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

下图是细致的对比： P-tuning v2 V2版本主要是基于P-tuning和prefix-tuning技术，引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning

微调大模型

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

audio = whisper.pad_or_trim(audio) model = whisper.load_model("large-v2

Whisper 语音优化

Stable Diffusion

Stable Diffusion 生成卡通证件照

cartoon_portrait_v1:0.6> 反向提示词：low quality, worst quality, bad-hands-5, bad-image-v2

SD 证件照文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成卡通证件照

cartoon_portrait_v1:0.6> 反向提示词：low quality, worst quality, bad-hands-5, bad-image-v2

Stable Diffusion

Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本

项目简介这篇内容介绍了OpenAI的Whisper Large v2语音转录模型的超快速能力。

音频 Whisper

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

什么是P-tuning-v2 我们让claude.ai解释一下： P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。

ChatGLM2-6B

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

基础模型，models\Stable-diffusion\v2-1_768-ema-pruned.ckpt 3、模型选择使用图生图功能，大模型选择v2-1_768-ema-pruned.ckpt，

SD 高清老照片修复

整理了近期所有TTS相关的大模型

; XTTS [Repo](https://github.com/coqui-ai/TTS) [](https://huggingface.co/coqui/XTTS-v2

TTS 大模型

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

例如，在使用Large-v2模型和GPU进行13分钟音频的转录测试中，faster-whisper仅需54秒，而原始Whisper模型需要4分30秒。

语音识别 Faster-Whisper

Stable Diffusion

Stable diffusion 有哪些不错的模型

https://www.zhihu.com/question/597629253/answer/3042997052 基础模型（不推荐） SD系列比如sd-v1-4、sd-v1-5、sd-v2

文生图

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

SD v1 生图的最佳分辨率在512x512，SD v2则为768x768，而 SDXL 最佳分辨率达到了1024x1024。

文生图

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

在LM Eval Harness的多个下游任务上，YOCO与Transformer模型OpenLLaMA-3B-v2、StableLM-base-alpha-3B-v2、StableLM-3B-4E1T

Decoder-Decoder YOCO 架构

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