文章列表-AI魔法学院

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个人从零预训练1B LLM心路历程

soft MOE的原理如下图所示，input就是一个向量，通过不同的专家网络计算出结果，然后再通过input计算出来的权重进行加权求和。

LLM 训练

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

用户可以通过对话形式，为GPT提供指令和额外的知识库，然后选择所需的能力，例如联网、绘图、分析数据等。

GPTs AI Assistant

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

举一个简单的例子：一个能联网搜索的LLM助手。

LLM Agents

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

它能够无缝切换两种最常见的评估范式 —— 成对回复比较和单回复评估；并且可以 “一器多用”，既可以做对齐评估也可以做 “奖励函数”（Reward Model) 对模型性能进一步优化； · 同时，它也能够输出详细，结构化且易读的自然语言评论来支持其评估结果

Auto-J 大模型

GPT让你拥有超强的写作能力！

专注于使文本吸引人、易于理解，并与受众相关，确保整个文本的清晰度和一致性。

GPT 写作

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

开发者们可以参考上述教程很容易搭建属于自己的智能体，ModelScope-Agent 依托魔搭社区，未来会适配更多新增的开源大模型，推出更多应用。

大模型

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

“知了”的目标人群为中小团队，在保证知识管理的核心功能的基础上，提出更简单、易维护的技术架构，力求界面UI的简洁明了，降低用户使用的门槛，达到全方位的“轻量化“：功能聚焦

大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

进一步地，CLIP可以作为视觉骨干网络，用于引导其他感知任务的学习，如分割、检测等。

论文机器人

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

一般来说，这些创造性的答案更容易产生幻觉。

大模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

为下一步 embedding 化、高效存储 emb、灵活更新 emb，又是这一堆难啃骨头里面的刺儿头，尤其是遇到文档中包含 table，甚至这些 table 还是以 image 形式存在的，控制不好不仅仅容易把

大模型 LangChain RAG

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

我对自己的演讲并不是很有信心，因为我的口才并不是很好，而且我很容易紧张。

中文大模型训练

ChatGPT提示工程5篇合集(三)：ChatGPT提示工程 - 推理

组装很容易。

prompt 提示词

如何提升 GPTs 的翻译效果？

根据意译的结果，对文章进行润色，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂、符合中文表达习惯-进行第二阶段润色的时候，可以适当引经据典其实 Prompt 很简单，主要是优化的逻辑，

GPT 翻译

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Flow Matching还提出了一个叫做条件Flow Matching (CFM)的损失函数，这个函数让模型的训练变得更容易。

Stable Diffusion DALL·E

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