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大模型
大模型微调方法总结
对于 BERT 类双向语言模型采用模版(P1, x, P2, [MASK], P3),对于单向语言模型采用(P1, x, P2, [MASK]): 同时加了两个改
动
: 1、考虑到预训练模型本身的
开源模型
大模型
大模型的研究新方向:混合专家模型(MoE)
按照数据输入流
动
的过程,MoE的各个子结构会根据自身的任务对数据进行处理。
MoE
大模型
Sora
Sora物理悖谬的几何解释
边值可以任意局部扰
动
,即隐变量存在一个开欧式圆盘的邻域。
Sora
解释
ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
query相关的Document尽可能多的被召回 将本地知识切分成Document的时候,需要考虑Document的长度、Document embedding质量和被召回Document数量这三者之间的相
互
影响
langchain
ChatGPT
Prompt逆向工程:ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词
文章原创度检测过程,简单来说包括两大步骤: 步骤1: 从
互
联网或文章库中定位相似内容: 1.文章被细分为小句或段落,使之更便于逐个对照。
Prompt
ChatGPT
Stable Diffusion
stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握
有一定的程序基础即可掌握 > 准备工作 · 使用 “--api”模式启
动
你的
文生图
api
大模型
Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
丰富的召回模式 用户可以自由选择所需的召回模式: N 选 1 召回:先根据用户输入的意图选择合适的知识库,然后从知识库检索所需的文档,适用于知识库彼此隔离,不需要
互
相联合查询的场景
Dify
大模型
知识库
大模型
大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding
随着深度学习的出现,复杂数据中的非线性特征交
互
是由模型学习而不是人工设计的。
大模型
微调
微调大型语言模型-核心思想和方法介绍
此外,提示调整可能是劳
动
密集型的,因为它通常需要人工参与来比较不同提示的质量。
大模型
训练
语义检索系统[全]:基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索
在多义词的基础上,有无数的名词也可以同时是形容词,
动
词,或者两者兼而有之。
开源模型
LLM
个人从零预训练1B LLM心路历程
对话和续写的能力都不是很理想(比如有时候以对话形式跟预训练后的Steel-LLM交
互
,他会进行续写),感兴趣的读者可以下载一个Steel LLM的预训练权重感受一下。
LLM
训练
Python
Python入门与语法速查
={}print(a) print(b) print(type(a), type(b), type(c), type(d)) #无序性a = set('python') print(a) #
互
异性
python
编程
LLM
如何成为LLM提示词大师!「大语言模型的底层心法」
例如,LLM可以轻松将散文转化为电影剧本对话,将博客帖子翻译成推特,或将一段文本从主
动
语态转换为被
动
语态。
大模型
提示词
爆肝7天!AI艺术字终极攻略,光影、隐藏、嵌入、海报4种艺术字全拆解
比如你本身是设计师,以前要制作这样的艺术字,可能需要通过各种3D工具去渲染 而现在通过SD制作艺术字 不仅能以非常低的时间成本去做出来这种效果 还能做出更有创意的设计 定制: 结合现有的
互
联网玩法
文生图
开源
俄罗斯人开源了最大的文生图模型:参数量12B,比SDXL大了3倍多!
比较大的缺陷是容易出现属性的混淆,下图展示了直接用给定图像的CLIP image embedding送入DALL-E 2的第二阶段生成模型的生成效果,可以看到属性出现了错乱,比如第一个示例中的上下两个方块的颜色发生了
互
换
Kandinsky-3
文生图
开源模型
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