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通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

第一个原因是，因为大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低；第二个原因是，Prompt Engineering的方式是一种相对来说容易上手的使用大模型的方式

大模型微调

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

选择完后需要对训练数据进行预处理，往往这一步就难住很多同学，无从下手，更别说 training。

大模型人工智能

ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

然后，点击右侧设置面板中的“提示词队列”，或者使用快捷键“Ctrl+Enter”来生成图像。

comfyui 文生图

Stable Diffusion

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

但是好处在于不需要科学上网，而且网速很快。

文生图 SD

AI落地里那些假的机会

鸡很快会被折磨死的。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

SD在训练过程采用的是步数为1000的noise scheduler，但是在推理时往往采用速度更快的scheduler：只需要少量的采样步数就能生成不错的图像，比如SD默认采用PNDM scheduler

StableDiffusion 文生图

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

优点 · 它的易于计算且速度快，特别是与人工翻译模型的输出对比； · 它应用范围广泛，这可以让你很轻松将模型与相同任务的基准作对比。

开源模型

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

5.风格分析：“文字2”与“文字1”在写作风格上具有相似性，如都采用了第一人称叙述、对比等手法。

Prompt ChatGPT

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

如果需要更精准更完整的知识图谱，还需要人工手动检查，这里就不细说了。

RAG 大语言模型

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

引起争论的研究出自范德堡大学、纽约大学、牛津大学等机构之手。

大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

我真的希望SQLite在这一点上能尽快做到。

SQLite 微信数据库

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

8、快速工程和外部知识库这种方法结合了前面的几点。

大模型

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

因此，我们着手构建了这样一个中文幻觉评估数据集HalluQA，并对市面上流行的一些中文大模型进行了测试。

大模型中文大模型幻觉

如何看待大型语言模型的Prompt

Word2Vec与LLMs：赫布（Hebbian learning）学习类比快进十年——我们现在正处于大型语言模型（LLMs）的时代。

prompt 大语言模型

43个商业价值很高的prompt

marketing strategy for [insert business] to attract, engage, and convert leads into customers." 11、更快学习过于复杂的主题

prompt

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