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大模型微调数据选择和构造技巧

多样性即为数据的去重，去重这件事的核心是相似度度量，现在的相似度度量方法大家用的比较多的是基于对比学习构造的语义向量这套思路，当然简单的基于词袋或者tfidf的方案也是可以的。

大模型微调

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

我们可以看到，在基于嵌入的检索中，前两个文本包含了车祸的语义，但没有提供关于谁是真正责任人的细节。

大模型

大模型训练为什么用A100不用4090

这下热闹了，台下的谭博首先发言，说我在华为肯定能知道所有这些东西；然后传雄老师也跟了一句，要是做网络的懂了太多 AI，那可能他就变成一个 AI guy 了。

大模型

AI绘画 | Midjourney高质量肖像提示词的写法（附50+肖像提示词prompt）

3.使用高质量的描述语来引导你的构图无论是拍摄还是绘画，构图与图片质量都是重要的表现手法，要随时捕捉你的对象的独特特征。

文生图

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

一、前言大家好！

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

打开节点快速搜索选项板对于macOS用户，Ctrl也可以替换为Cmd 3、提示词权重使用()来更改单词或短语的权重

生成式AI

SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

打开节点快速搜索选项板对于macOS用户，Ctrl也可以替换为Cmd 3、提示词权重使用()来更改单词或短语的权重

文生图 comfyui

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

和“神秘预言家”的例子一样，你需要比较两个假设：第一个假设代表你相信骰子是均匀的，且这位朋友没有超能力。

贝叶斯定理

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

· 去掉样本中明显的语气词，如嗯嗯，啊啊之类的。

大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

LangChain 知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

有兴趣的朋友，可以留言给作者，看情况是否要单独开一篇分享一些使用技巧和经验。

文生图

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

Negative Prompt：EasyNegative 采样器：Eular a 随机种子：603579160 采样步数：20 分辨率：512x512 CFG Scale: 7 结语

Stable-Diffusion 文生图

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

包含向量的索引仍然遵循与其他索引相同的语义，包括 _refresh、_flush 和 _snapshot API。

向量数据库

Openai 异步客户端接入国产大模型 Kimi

官方地址：https://www.moonshot.cn API 设计 Moonshot 还有一点让魔法哥很有好感——它的 API 语法完全兼容 OpenAI。

Kimi Chat 大模型

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作升级】Stable Diffusion 常用模型下载与说明

使用时注意，除了要将lora调入，还要在正向tag开头添加触发词例如：这个微缩世界风格的lyCORIS的调用，正向描述语如下 mini\(ttp\), (8k, RAW photo, best quality

文生图 SD

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