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大模型实践总结
如果不想转换,官
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也提供了转换好的模型格式,具体请参考文档:Serving OPT-175B, BLOOM-176B and CodeGen-16B using Alpa。
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Prompt、RAG、微调还是重新训练?如何选择正确的生成式AI的使用方法
更换/升级组件有多容
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Prompt全攻略(一):ChatGPT时代,什么是Prompt?
举个简单例子,用户可以提供这样一个Prompt:"请你用一段不少于500字的文字,介绍机器学习的基本概念,文章风格通俗
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懂,适合高中生阅读"。
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使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复
后期处理的放大,优点是简单容
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上手,缺点是效果略微差那么点事,不够精致。
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LLM大模型推理输出生成方式总结
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采样到概率大的字。
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微软对 Sora 进行了逆向工程分析,揭秘 Sora 的秘密
传统的扩散模型【51-53】主要依赖于包括降低和提高图像分辨率的处理块的卷积U-Net架构,作为其去噪
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络的核心。
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Prompt屠龙术-少样本示例
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上有一篇重要的论文:Language models are few-shot learners (大语言模型是少样本示例学习者) 文章指出: 当语言模型的规模达到一定程度时,其在少量样本学习任务中的性能会得到极大的提升
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把工程量完全不同的工作放一起比较。
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最全攻略!OpenAI 发布 GPT-4 使用指南,所有干货全在这
提供示例提供适用于所有示例的一般性说明通常比通过示例演示更有效,但在某些情况下提供示例可能更容
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。
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请收好这12种Prompt编写模式,让不可靠的模型生成可交付的可靠结果
nbsp;expert on [action] the [object] in the [context] 这类Prompt被广泛的应用到生产环境,结构化Prompt有很多优势,乃至
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这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿!
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理解,保留原始文字的核心思想。
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探索Sora的魔法世界:功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想!
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微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering
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用MutiAgent应用开发框架以及可落地的MultiAgent应用呢?
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深入探讨GPTs和AI Assistant
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收藏!万字长文聊聊LLM Agents的现状,问题与未来
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