文章列表-AI魔法学院

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大模型微调方法总结

对于 BERT 类双向语言模型采用模版(P1, x, P2, [MASK], P3)，对于单向语言模型采用(P1, x, P2, [MASK])：同时加了两个改动： 1、考虑到预训练模型本身的

开源模型

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

按照数据输入流动的过程，MoE的各个子结构会根据自身的任务对数据进行处理。

MoE 大模型

Sora物理悖谬的几何解释

边值可以任意局部扰动，即隐变量存在一个开欧式圆盘的邻域。

Sora 解释

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

query相关的Document尽可能多的被召回将本地知识切分成Document的时候，需要考虑Document的长度、Document embedding质量和被召回Document数量这三者之间的相互影响

langchain

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

文章原创度检测过程，简单来说包括两大步骤：步骤1: 从互联网或文章库中定位相似内容: 1.文章被细分为小句或段落，使之更便于逐个对照。

Prompt ChatGPT

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

有一定的程序基础即可掌握 > 准备工作 · 使用 “--api”模式启动你的

文生图 api

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

丰富的召回模式用户可以自由选择所需的召回模式： N 选 1 召回：先根据用户输入的意图选择合适的知识库，然后从知识库检索所需的文档，适用于知识库彼此隔离，不需要互相联合查询的场景

Dify 大模型知识库

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

随着深度学习的出现，复杂数据中的非线性特征交互是由模型学习而不是人工设计的。

大模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

此外，提示调整可能是劳动密集型的，因为它通常需要人工参与来比较不同提示的质量。

大模型训练

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

在多义词的基础上，有无数的名词也可以同时是形容词，动词，或者两者兼而有之。

开源模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

对话和续写的能力都不是很理想（比如有时候以对话形式跟预训练后的Steel-LLM交互，他会进行续写），感兴趣的读者可以下载一个Steel LLM的预训练权重感受一下。

LLM 训练

Python入门与语法速查

={}print(a) print(b) print(type(a), type(b), type(c), type(d)) #无序性a = set('python') print(a) #互异性

python 编程

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

例如，LLM可以轻松将散文转化为电影剧本对话，将博客帖子翻译成推特，或将一段文本从主动语态转换为被动语态。

大模型提示词

爆肝7天！AI艺术字终极攻略，光影、隐藏、嵌入、海报4种艺术字全拆解

比如你本身是设计师，以前要制作这样的艺术字，可能需要通过各种3D工具去渲染而现在通过SD制作艺术字不仅能以非常低的时间成本去做出来这种效果还能做出更有创意的设计定制：结合现有的互联网玩法

文生图

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

比较大的缺陷是容易出现属性的混淆，下图展示了直接用给定图像的CLIP image embedding送入DALL-E 2的第二阶段生成模型的生成效果，可以看到属性出现了错乱，比如第一个示例中的上下两个方块的颜色发生了互换

Kandinsky-3 文生图开源模型

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