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揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

起因是他们发布的一款名为DeepSeek V2的开源模型，提供了一种史无前例的性价比：推理成本被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。

DeepSeek 大模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

StableLM也是基于Pile数据训练的，只是利用的是一个新的Pile数据集，比原始数据集大三倍，包含1.5万亿tokens。

大模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

巨大序列长度的到来我相信你非常清楚，我们今天的前沿模型，比如Gemini 1.5或Claude 3，它们的上下文窗口非常大，在生产发布的模型中可以达到一百万个令牌（75万字），在研究实验室中可以达到一千万个令牌

RAG 大语言模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

下图为SD 2.0和SD 1.x版本在COCO2017验证集上评测的对比，可以看到2.0相比1.5，CLIP score有一个明显的提升，同时FID也有一定的提升。

Stable Diffusion 文生图

【AI绘画】入门英文名词解析

https://beta.dreamstudio.ai/dream 说明：stability.ai官方运用自己的stabel-diffusion搭建的平台谷歌账号登录有两个模型可以选择 1.4 和 1.5

文生图 AI绘画

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

ensp; · SD 1.5

Stable Diffusion 文生图

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

例如当模型输出 1.5，词表只定义了 1 和 2，这时该如何处理呢？

开源模型

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

这也是为什么 terms 聚合里面有个 shard_size 参数的原因，shard_size 的计算公式是：shard_size = (size * 1.5 + 10) 如果要计算 topN，在

大模型 AI编程

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

据估计，在2K上下文长度上训练LLaMA的费用约为300万美元，因此，100K的花费约为1.5亿美元。

大模型

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

digit, (futa:1.1), bad body, NG_DeepNegative_V1_75T,pubic hair, glans,((nsfw)),(chubby:1.8),(swimsuit:1.5

stablediffusion prompt 提示词

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

1.5 SFT 监督微调的主流方法随着技术的发展，涌现出越来越多的大语言模型，且模型参数越来越多，比如 GPT3 已经达到 1750 亿的参数量，传统的监督微调方法已经不再能适用现阶段的大语言模型。

大模型微调

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

1.5、32K Token 的上下文窗口以确保强大性能为了确保 Mixtral 8x7B 在各种任务上都能表现出色，它维持了一个庞大的 32K Token 的上下文窗口。

开源模型 Mixtral 8x7B

Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

1.5 适当使用特效和滤镜特效和滤镜可以增强图像的表现力和吸引力。

Negative Prompt 文生图

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

collarbone, bare shoulders, long eyelashes, upper body, 1girl, full body:1.3, highly detailed face: 1.5

文生图 api

【工具书】文生图Midjourney最全prompt提示词分类对照表

魔法1.5 万物熔炉 ((((melt)))),(((((black a...

提示词 prompt 文生图

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