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Pairwise Loss一种常用于训练排序模型或奖励模型的损失函数,表示鼓励模型输出更高的分数给更优的回答。左图部分为一个经过监督微调(SFT)的语言模型,它已具备生成合理文本的能力,它由多层 Decoder 组成,经过前馈网络,最终输出Logits。未来的奖励模型可能会向多模态(结合图像、视频等)发展,并探索通过自监督学习减少对昂贵人工标注数据的依赖。收集多个模型生成的回答(a₀ 到 a₅),

Ollama 默认使用Q4_K_M量化方案,如果你希望使用不同的量化方案,只需从模型页面的“文件和版本”选项卡中选择你想要的 GGUF 文件,然后在“使用此模型”下拉菜单中选择 Ollama。如果你想自定义聊天模板,可以在你的存储库中创建一个名为template的新文件。此外,你还可以通过创建名为 system 的新文件来配置系统提示,或者通过创建名为 params 的文件来更改采样参数。确保这个

就可以根据你上传的文档进行回答了,还可以查看回答中使用到了文档中的哪些内容,整体的回答效果也是非常不错的。完成之后可以在这里直接与本地的deepseek模型进行对话,比在命令行里使用要美观不少。博主会不定期的分享各种有关深度学习、机器学习、AI大模型等AI方面的内容。,在左边上传需要进行问答的文档,把文档移动到当前工作区,点击保存。在之前的文章里,我们已经出了教程教大家如何在本地部署运行。接入自

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用户只需上传一张参考图片,并输入简短的文本提示,如 “赛博朋克风格海报” 或 “莫兰迪色系产品图”,即梦图片 3.0 的智能参考功能就能快速分析参考图片的内容与风格,自动生成高度契合的设计作品,整个过程简单快捷,即使是零基础的用户也能轻松上手,瞬间变身为 “设计大师”。例如上传一张包包图片,要求生成 “奶油粉渐变背景,搭配糖果贴纸” 的海报,生成结果不仅保留了包包的纹理和光泽,还能将新元素与画面完

设计一张七夕海报,粉色海报设计风格,立体汉字"浪漫七夕"以行云流水的连笔书法呈现浮雕造型,材质透出温润光泽,居中正视图,背景是圆圆的月亮映衬着牛郎和织女鹊桥相会的场影,前景设置一朵朵白云飘向天空,添加粒子光效与动态模糊技术,底部设置珠光白渐变区域标注"七夕快乐,愿天下有情人钟成眷属",雕刻多层立体字结构,金属反光与透明玻璃质感,16K高分辨率。简单来说,类似ChatGPT改图能力,千问的图像编辑功

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MCP 协议让模型有了一种能力,几乎可以和任务服务进行交互。,确保这两个命令在默认的搜索路径下面。服务,模型会根据你需求选择恰当的。命令需要在系统的搜索路径里面。连接认证配置位于用户目录下的。位于安装目录上面,名字是。同时,需要在你的系统安装。今天小编分析一下通过。首选需要确保系统按照。配置完成以后就可以和。

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