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视频大模型训练相关词条解释

概括来说就是用视觉块编码（visual patch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion的方式在降维和升维的过程中做加噪和去噪

视频生成 sora 词条

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

第二步，我们将图像输入到 TrOCR 模型，该模型经过图像编码器，编码器主要包括多头注意力机制与feed forward 前馈神经网络第三步便是我们的解码器部分，解码器的输入是标准的文本

OCR 手写文字识别

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它还包含评估和支持代码参数调整。

开源模型

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

图：存储芯片DRAM进一步分类，方正证券但AI大模型的出现，使得HBM找到完美的应用场景。

GPU HBM 大模型

做大模型需要的环境设置

清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引： conda clean -i 搜索包： conda search [package] 切换回默认源： conda config --

开发环境

搭建程序员自己的在线工具库 it-tools

其主要功能 Crypto工具类，生成token，哈希文本，生成UUID，文本加解密等10种功能 Converter工具类 Yaml 转化器，Json转化器，Base64字符串编码等15种功能

开源项目工具类

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

文本输入节点（CLIP 文本编码器）： 1.

comfyui 文生图

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

事实上，Lamini已经使得LLM（大规模语言模型）的微调变得简单，只需要10分钟和几行代码，你就能够微调你自己的模型。

大模型

大模型能力快速测评极简题目

黄昏时分天空颜色的 CSS 代码： background-color: # 陨石为什么总能落在陨石坑里？

大模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

因为Langchain 有详细的文档，我们就不贴代码了 3、Cross Encoding Re-Ranking 这个方法是多查询和交叉编码器重新排序的结合，当用户使用LLM生成更多的问题时，每个生成的查询都从向量数据库中提取一对文档

检索增强生成 Langchain

17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

Think代码块里承载的，就是Claude的思考过程。

prompt 大模型

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

保持帧率（keep fps）视频由很多元素构成，比如分辨率，码率，帧率。

视频 StyleGAN

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

· 代码执行：利用代码执行或调用外部 API 来执行和测试模型生成的代码。

prompt 提示词

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

把ChatGPT想象成一个随时待命的临时助手，它聪明、知识渊博，但由于缺乏实际的商业经验，它有时可能不太理解我们的真正需求。

ChatGPT 大模型

职场及工作中常用的方法论总结

通过这种方式能够以最低的成本快速进行产品验证，避免投入大量资源后再进行产品方向调整。　　

工作

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