人们对于大型语言模型的期望可以分为两种：成为专家和成为通才。Finetune和Prompt是实现这两种期望的常用技术，而Adapter技术则是一种更加高效的方式——加外挂，可以帮助大型语言模型用更低的成本，更好地适应不同的任务，成为真正的通才

AI作画：Stable Diffusion的试用记录，以及Stable Diffusion的原理介绍

循环神经网络(RNN)是可以处理序列数据的神经网络，它在处理语音、文本、视频等序列信息时表现卓越，可以通过前一个时刻的输出状态和当前的输入状态计算出当前的输出状态，从而实现对序列数据信息的存储和处理。通过 PyTorch等深度学习库，我们可以方便快捷地定义和运行RNN模型，实现对序列数据的处理和分析。

人们对于大型语言模型的期望可以分为两种：成为专家和成为通才。Finetune和Prompt是实现这两种期望的常用技术，而Adapter技术则是一种更加高效的方式——加外挂，可以帮助大型语言模型用更低的成本，更好地适应不同的任务，成为真正的通才

循环神经网络(RNN)是可以处理序列数据的神经网络，它在处理语音、文本、视频等序列信息时表现卓越，可以通过前一个时刻的输出状态和当前的输入状态计算出当前的输出状态，从而实现对序列数据信息的存储和处理。通过 PyTorch等深度学习库，我们可以方便快捷地定义和运行RNN模型，实现对序列数据的处理和分析。