生活杂谈共20175篇
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优化文生图模型实例特色和位置生成准确性 即插即用 新加坡国立颁布IFAdapter 腾讯&
文章链接，https，arxiv.org，pdf，2409.08240名目链接，https，ifadapter.github.io，总结速览处置的疑问，传统的文本生成图像，T2I，分散模型在生成单个实例时成果很好，但在多个实例的特色生成和准......
如何经过紧缩揭示降落GPT
假设经常使用切当，LLMLingua可以降落经常使用初级LLM的老本，并使更宽泛的用户和运行程序可以经常使用LLM，像GPT，4和Claude这样的大型言语模型，LLM，可以经过良好的揭示工程学习新义务，但是，较长的揭示会参与经常使用这些模......
如何经常使用聚类剖析宰割数据
本文提醒了聚类剖析在宰割、剖析和洞察相似数据组方面具备的后劲，机器学习不只仅触及做预测，还触及其他无监视环节，其中聚类尤为突出，本文引见了聚类和聚类剖析，着重标明了聚类剖析在宰割、剖析和洞察相似数据组方面具备的后劲，什么是聚类?便捷来说，聚......
大型言语模型与自动机器人集成的调查钻研
摘要，近年来，大型言语模型，LLMs，的集成曾经彻底扭转了机器人学畛域，使机器人能够以相似人类的熟练水平启动交换、了解和推理，本文讨论了LLMs对机器人学多方面的影响，处置了应用这些模型在各个畛域的关键应战和机会，经过将LLM运行归类并剖析......
RAG全景图 从RAG启蒙到初级RAG之36技 RAG！ 再到终章Agentic
检索增强生成，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，技术可追溯到2020年Facebook宣布的一篇论文，Retrieval，AugmentedGenerationforKnowledge，IntensiveN......
逾越CLIP 视觉大模型训练新范式
https，github.com，OpenGVLab，LCL视觉backbone的数据瓶颈CLIP是第一个衔接图像和文本的基础模型，但在大模型时代，仅凭对比学习的监视，曾经无余够让下游视觉，言语模型，VLM，取得足够好的功能，尤其是......
Mixture
嘿，大家好！这里是一个专一于AI自动体的频道！首先，让咱们来聊聊LLM，这些模型经过在海量数据集上预训练，曾经展现出了惊人的才干，无论是了解还是生成自然言语，它们都能做得很好，但疑问来了，这些模型的规模和训练老本都很高，这让它们在实践运行中......
如何做大模型指令微调 引见一款有后劲的标志数据集生成模型 没有标志数据集
在构建大模型运行时，理论有两种模式来改良效果，一种是构建外部常识库，应用RAG来实现，但RAG并不是万能的，关于特定畛域的LLM运行，以及无需示例，就能实现特定义务等场所就须要启动微调，但是，微调自身相较于RAG来讲，须要更多的算力资源和期......
数据分解方法
写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，数据至上，如何应用大模型分解更多高品质数据也备受关注，当天给大家分享一个无心思的大模型分解数据方法，MAGPIE，在不须要种子数据和额外人工干预的状况下，开掘出对齐过的模型自身的指令数据，MAGP......
OpenAI官网揭秘GPT
大少数人认为写分明指令是再便捷不过的事件，但其实绝大局部人都不可正确形容自己的想法和用意，这关于经常使用OpenAI的GPT，4这样的弱小的言语模型来说，是一个很大的阻碍，GPT，4是一个可以接受文本和图像输入，输入文本的多模态模型，它可以......