Visual Prompt Tuning是一种通过使用提示调整技术来提高视觉模型性能的方法。该方法可以有效地应用于多种视觉任务，旨在通过对现有模型进行微调，最大限度地减少参数调整，同时增强模型的表现。

这篇论文对大语言模型的微调，从技术、研究、最佳实践、应用研究挑战和机遇等方面进行了详尽的回顾。

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LLM应用实例教程，涵盖langchain、openai、llamaindex、gpt、chromadb和pinecone等多个工具和技术，提供详细的使用指南和示例，帮助开发者快速上手并实现AI应用。

Zeno Build旨在帮助开发人员快速构建、比较和迭代使用大型语言模型应用的工具，提供简单的代码示例和实验管理功能。

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GPUX是一个提供GPU资源的平台，旨在为AI和机器学习工作负载提供快速高效的处理能力。它具备无服务器推理能力，并利用StableDiffusionXL、ESRGAN和WHISPER等技术进行高性能处理。用户可以访问其于2023年4月20日推出的V2平台，按照指示部署AI模型并运行无服务器推理。GPUX还提供博客部分，包含发布信息、案例研究和AI技术。

本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段，详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。

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2000 Fine Tuning Prompts是一个全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验微调，熟悉其在不同上下文中的功能和应用。