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GPU 性能（数据表）快速参考

ensp; NVIDIA GPU 的命名规则 · 2 L2/T4/A10/A10G/V100对比

GPU 算力

Prompt屠龙术-思维链

现在让我们尝试使用特殊提示。

Prompt 思维链

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。

检索增强式生成 RAG

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

对于在商业、教育或科技等特定行业中有效编写Prompt的高级策略和原则有哪些？

Prompt GPT

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

今天的话题非常直截了当，围绕着大模型建设的技术、架构、商业等问题，设计了九个全行业特别关心的问题。

大模型详解

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

举个例子比较直观： · 输入：自然语言问题。

Text2SQL RLHF

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

通过扩展一个系统以支持监控和自适应自身以实现特定的关注点，这一目标得以实现。

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

通过这种召回模式来代替传统的向量检索模式，这种实现是相对来讲会比较慢，适合召回文档比较少的情况，但可以省去重排阶段。

大模型

7个有用的Prompt参数

更高的温度值（比如1.0）会导致生成的文本更具随机性和多样性。

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解！

二代算法相比于一代算法，质量有所提升但需要更多的时间和迭代步数，通过增加一代算法的迭代步数也能达到相同的质量效果。

Stable Diffusion采样器

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

MEGALODON 继承了 MEGA（带有门控注意力的指数移动平均）的架构，并进一步引入了多种技术组件来提高其能力和稳定性，包括复数指数移动平均（CEMA）、时间步归一化层、归一化注意力机制和具有两个特征的预归一化

Meta 长文本大模型

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。

大模型

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

懂技术的小伙伴也可以寻找其他替代方案，比如语音转文字模型 Whisper、文字翻译 GPT、声音克隆 + 生成音频 so-vits-svc、生成符合音频的嘴型视频 GeneFace++dengdeng。

语音 HeyGen

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

声音 sovits

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

古希腊神话中，有一条著名的阿里阿德涅之线，那是未来的雅典国王忒休斯走出克里特岛米诺斯迷宫的关键。

大模型用户

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