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標記為的 LLM Q2_Kⓘ, Q4_K_Mⓘ, Q5_0ⓘ， Q8_0ⓘ 等具有不同的“量化”程度。

量化是指能夠在有限資源的平台上運行模型的技術。這是一個活躍的研究領域。了解更多有關量化的資訊 ↗
選擇「最佳」量化等級通常需要在檔案大小、品質和效能之間進行各種權衡。較高的量化「位數」（4 位或更多）通常可以保留更多的質量，而較低的級別會進一步壓縮模型，這可能會導致質量的顯著損失。選擇與您的硬體功能相符並滿足任務效能需求的量化等級。如果您不確定要選擇哪個選項，請考慮嘗試幾個不同的選項並進行自己的評估。

Introduction to Weight Quantization

Reducing the size of Large Language Models with 8-bit quantization

最先進的開源生物醫學大語言模型

模型由 Saama AI Labs 開發。

🏥生物醫學專業：OpenBioLLM-8B 專為醫學和生命科學領域獨特的語言和知識要求而量身定制。它在大量高品質生物醫學數據的基礎上進行了微調，使其能夠以特定領域的準確性和流暢性理解和生成文字。

🎓卓越的性能：OpenBioLLM-8B 擁有 80 億個參數，其性能優於其他規模相似的開源生物醫學語言模型。與 GPT-3.5 和 Meditron-70B 等更大的專有和開源模型相比，它在生物醫學基準測試中也表現出了更好的結果。

🧠高階培訓技術：OpenBioLLM-8B 建立在Meta-Llama-3-8B和Meta-Llama-3-8B模型的強大基礎之上。它結合了 DPO 數據集和微調配方以及自訂的多樣化醫療指導數據集。

介紹更多 Stable Diffusion 的提示技巧。Stable Diffusion 是一個強大的圖像生成模型，但它可能很難使用，尤其是在沒有經驗的情況下。該網頁可以幫助您提高結果的質量和一致性。

關鍵要點包括：

• 使用描述性提示： 您的提示越描述性，Stable Diffusion 就越有可能生成您想要的圖像。嘗試使用具體的詞彙和短語來描述圖像的內容、風格和構圖。
• 使用參考圖像： 您可以向 Stable Diffusion 提供參考圖像來幫助它了解您想要生成的圖像類型。這對於生成具有特定風格或主題的圖像非常有用。
• 使用負面提示： 您可以使用負面提示來告訴 Stable Diffusion 您不希望在圖像中看到什麼。這對於避免生成您不想要的元素或特徵非常有用。
• 調整步驟數： 步驟數是 Stable Diffusion 用來生成圖像的迭代次數。更高的步驟數將產生更詳細的圖像，但也會更耗時。
• 調整學習率： 學習率是 Stable Diffusion 用來調整其參數的速率。更高的學習率將產生更具創造性的圖像，但也有可能導致不穩定性。
• 使用批處理： 您可以將多個提示分批提交給 Stable Diffusion 以提高效率。這對於生成大量圖像或實驗不同提示非常有用。

本文還介紹了一些更高級的提示技巧，例如：

• 使用控制網： 控制網是一種可以用於對 Stable Diffusion 生成的圖像進行精細控制的神經網絡。這對於生成具有特定屬性的圖像非常有用，例如特定面部表情或姿勢。
• 使用擴散模型： 擴散模型是一種可以用於生成具有特定風格或主題的圖像的技術。這對於生成創意或藝術圖像非常有用。

總體而言，https://machinelearningmastery.com/prompting-techniques-stable-diffusion/ 是一個很好的資源，可以了解使用 Stable Diffusion 生成圖像的更多提示技巧。這些技巧可以幫助您提高結果的質量和一致性，並生成更具創造性和藝術性的圖像。

以下是一些額外的提示，可以幫助您充分利用 Stable Diffusion：

• 在開始之前，請務必閱讀 Stable Diffusion 文檔。 文檔包含有關模型工作原理以及如何使用的許多有用信息。
• 從簡單的提示開始，然後再繼續使用更複雜的提示。 這將幫助您了解模型的工作原理並避免常見錯誤。
• 使用 Stable Diffusion 社區。 有許多很棒的在線資源可以幫助您，包括論壇、教程和示例。
• 耐心點。 Stable Diffusion 是一個強大的工具，但它可能很難使用。需要一些時間和練習才能掌握。