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大规模训练系列之技术挑战

更多的 featuremap 意味着更强的学习能力，因此对比相同结构的小模型，大模型有着更好的精度。

开源模型

变天了，AI可以一键生成中文海报了......

配以黄色不规则背景 - 中央是高清的牛角面包特写图片，呈现出酥脆诱人的质感 - 背景使用绿色几何形状点缀，搭配蓝色文本框和黄色星形装饰视觉元素： - 主色调：绿色、黄色、蓝色，给人清新活力感

2.1图像模型文生图

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

标准的注意力机制是另一个关键组成部分，需要掌握，因为后续会介绍其改进版本。

LLM 大模型 GitHub

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！!

Phi-3 Mini到底有多强 Phi-3-mini是微软Phi系列的最新成员，它凭借着巨大的数据训练量——38亿参数和3.3万亿的tokens，展现出了令人印象深刻的能力。

Phi-3 Mini 人工智能

生成式AI与大语言模型的区别

生成式人工智能可以被定义为专注于创建具有生成原创内容能力的模型，例如图像、音乐或文本。

生成式AI 大语言模型区别

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

可以将自然语言转换成稠密的向量 · 模型对比说明： · s2s, 即 sentence to sentence ，代表了同质文本之间的嵌入能力，

开源模型

聊聊 AIGC 一些拧巴的现状

所以，如果你懂做流量，能接到单子，学会作图不难，找到有能力接单的人也不难，你肯定能赚到钱。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

就像使用Google、Baidu等搜索引擎，我们只需要输入部分文字或者单词，搜索引擎就会自动给我们一些相关的下拉提示，然后我们可以选择一个最接近我们需求的提示进行搜索，这种能力称为 Auto Complete

Stable Diffusion 提示词

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

Gemma7B在基准测试上明显超过了Llama-2 7B和13B，无论是科目问答，推理性能，数学能力还是代码能力都要比Llama-2强太多（这里的数据是基于关键基准上测试的）。

ollama gemma qwen

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

FaceChain FACT（Face Adapter）之所以能够跳过训练阶段，是因为它经过了百万级别的写真数据训练，从而使得 Stable Diffusion 具备了强大的人脸重建能力。

FaceChain FACT 文生图

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

这个版本有更多样及动态的人物姿势和画面构图，打造视觉冲击力强的画面，在采用了大量的电影数据集作为训练素材，还专门强化了胶片质感，可以通过专有提示词触发。

stablediffusion sd 文生图

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

众所周知本次 llm 浪潮主打的就是一个 Generation，生成，而 Retrieval-augmented 就是指除了 llm 本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力，

大模型

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

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

此外，他们还引入了分组查询注意力（GQA），以增强更大模型的推理可扩展性。

大模型

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

不要简单的把ChatGPT不能生成你预期的内容，就认为是模型能力不够，认为是模型幻觉导致的，更多的情况下是我们的提示词写的不够准确。

提示词结构化

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