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图解 Transformer——功能概览

这个损失被用来产生梯度，在反向传播过程中训练模型。

Transformer 大模型图解

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

我希望为与会者摆放一排排椅子，中间有一条过道通向舞台。

DALL-E 3 文生图

我为什么不看好大模型行业

该理论指出，创新者不一定获利可能因为1）缺乏知识产权保护导致创新被模仿；2）互补品稀缺导致价值流向互补品。

大模型

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

首先用量子位今年12月即将举办的MEET大会来考一考它，可以看到ima copilot引用的第一篇文章，刚好就是量子位此前发布的活动通告。

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为此，研究人员还专门构建了一个以ID为导向的文本图像数据集构建管线，它能按照不同ID进行分类。

PhotoMaker 图生图

SDXL模型lora训练参数详细设置，显存占用22G，不用修脸原图直出

很多时候，不必太纠结于损失降没降，因为过低的损失可能就是过拟合了，尤其是你数据集有问题的时候，脏数据就直接把训练方向带偏了。

SDXL 训练

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

例子：漫画：一位身着飘逸长裙的女孩在野花盛开的草地上欢快地奔跑，向蓝天伸出双臂。

DALL-E 3 提示词文生图

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

注意：参数多量化低的模型要优于参数低量化高的模型，举例：33B-fb4 模型要优于 13b-fb16 模型.

大模型人工智能

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

作者利用大量高质量、全方位的数据，结合开源、合成和内部标注的数据集，训练Baichuan-Omni。

Baichuan-Omni 多模态大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 必装插件查缺补漏，你还有哪个没装？(上）

下载地址：https://github.com/alemelis/sd-webui-ar sd-webui-prompt-all-in-one 这个插件能够大大的提高提示词/反向提示词输入框的使用体验

Stable Diffusion 文生图

GitHub星数暴涨，AIPC的开源实现，用AI记录电脑一整天的使用太简单了，功能非常多！

电子邮件传递：每天结束时都会向你发送包含摘要的自动电子邮件。

AIPC ScreenPipe 开源

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

布尔字面量和判断 2.

SQLite 微信数据库

比 remini 更便宜，比美图更有风格！黏土滤镜免费做，速领

故此，我只用了一个 SDXL 风格化提示词节点，并在正向提示词中输入 Lora 的触发词。

SDXL 文生图

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于已有数据和继续爬取的中文金融数据，将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱-金融、CFLEB 金融数据集等数据上进一步扩充高质量指令数据集。

LLaMA

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