上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了《一个小时你也可以拥有ChatGPT》,《100美金训练ChatGPT》,《仅训练3小时超越ChatGPT》,《人人都可以拥有ChatGPT》。。。领导说人人都有了为啥我没有呀？！！真诚呼吁标题党们求手下留情，留人一命！于是这里我换个标题来Debuff！Debuff！看到这里本文最重要的部分已经说完了，累了的小伙伴可以撤退了
安装方式方式一（使用git克隆）：此方法需要你的电脑上安装了git，如果没有安装，可参考 git官方文档 进行安装。打开终端，进入到你的 stable-diffusion-webui 目录下。 使用git克隆 sd-webui-prompt-all-in-one 到 stable-diffusion-webui\extensions 目录下。gitclone"https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git"extensions/sd-webui-prompt-all-in-one如果你的终端没有访问Github的网络环境，可使
在过去的一周里，为了更好的构建AIAgent框架ChocolateFactory（以下简称CF），我们加入了一个新的应用：代码库AI助手。在设计时，为了更好的在框架底层提供这种能力，我们参阅了Bloop应用、LangChain、SpringAI、LlamaIndex框架等的代码与思想，参考/复制（基于Apache2.0协议）LangChain4j的一部分VectorStore实现。详细见代码库：https://github.com/unit-mesh/chocolate-factory。详细文档见：https://framework.unitmesh.cc/。Demo视频见：引子：代码库AI助
目录1、遇到问题2、问题解决1、遇到问题fatal:couldnotreadUsernamefor'https://gitlab.hdzk.cn':terminalpromptsdisabled这个错误通常发生在Git操作需要验证用户身份时，但终端提示被禁用的情况下。终端提示被禁用可能是因为您正在使用一个非交互式的终端会话，或者由于其他原因导致无法接收终端输入。2、问题解决exportGIT_TERMINAL_PROMPT=1#报错是因为没登录，设置这个后，会提示登录即可解决问题！
AIChatGPT各大开放平台一览大模型Prompt国内百度ERNIEBot文心一言阿里巴巴通义千问腾讯HunyuanBOT混元（暂未发布）华为盘古旷视ChatSpot科大讯飞讯飞星火网易子曰（暂未发布）京东言犀奇安信Q-GPT商汤科技商量SenseChat汉王科技天地大模型云从从容大模型昆仑万维天工360360-GPT欧拉蜜OLAMIAI开放平台小米小爱开放平台海康威视AI开放平台京东AI开放平台国外OpenAIChatGPTMicrosoftNewBingAzureAIGooglePartiIBMAIAIChatGPT各大开放平台一览大模型Prompt国内百度ERNIEBot文心一言百度E
授权声明：本文基于九天Hector的原创课程资料创作，已获得其正式授权。原课程出处：九天Hector的B站主页，感谢九天Hector为学习者带来的宝贵知识。请尊重原创，转载或引用时，请标明来源。全文共6000余字，预计阅读时间约13~20分钟|满满干货，建议收藏！本文目标：理解大模型(LLM）的涌现能力及推理能力，熟悉提示工程的入门提示方法，明确一个工业级的提示流程(重要)一、大语言模型(LLM)的涌现能力在GPT没有爆火之前，大家一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越强。LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，所以根据提示补全
ChatGPT可以帮助润色学术论文，助力搞科研！论文Rebuttal,Review过程中可能使用的一个Prompt：Prompt：IwantyoutoactasanEnglishtranslator,spellingcorrectorandimprover.Iwillspeaktoyouinanylanguageandyouwilldetectthelanguage,translateitandanswerinthecorrectedandimprovedversionofmytext,inEnglish.IwantyoutoreplacemysimplifiedA0-levelwordsan
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：stablediffusion推理的时候可以用negativeprompt(负面提示词)去除我们不想出现的元素，这种方法的背后原理是什么？如何用代码实现呢？这篇博客就深入探讨这个问题。目录从分类器引导技术开始说起
文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning
前言：在前面的两篇文章中，我们深入探讨了AI助手中的魔法工具——Prompt（提示）的基本概念以及在AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent，人工智能生成内容）时代的应用场景。在本篇中，我们将进一步探索多个领域中Prompt的应用，并通过具体的场景举例来加深理解。最后，我们将对整个主题进行总结。文章目录引言1.写作辅助2.语言翻译3.代码生成4.创意生成5.代码执行器/解析器总结附[已总结的prompt](https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh/blob/main/prompts-
