文章列表-AI魔法学院

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大模型推理能力增强方法总结

以一个数学题为例：可以看到模型无法做出正确的回答。

推理能力大模型

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

Pre-training（预训练）：Pre-training是指在大规模文本数据上进行无监督的预训练，使模型学习到语言的潜在模式和结构。

大模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

随着今年这波 AI 风口的兴起，让这两款神器再次走进人们的视野，但与上次不同的是，这次很多普通网友都开始上手学习，并参与创作，再利用工具能力进行变现。

开源模型

RAG超参数调优食用指南

学习率就是一个很好的例子。

rag 大模型

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

【大厂系嫡子】：百度的文心一言、科大讯飞的讯飞星火、阿里的通义千问、360的智脑、以及抖音的云雀大模型等；【学院派大牛】：智谱AI的智谱清言；【初创系新贵

大模型测评

大规模训练系列之技术挑战

更多的 featuremap 意味着更强的学习能力，因此对比相同结构的小模型，大模型有着更好的精度。

开源模型

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

细心的同学，可以看到生图过程中，版块按照顺序逐个递进的绿色框特效，设置大模型的时候非常快，没有像webUI中长时间等待加载。

生成式AI

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

prompt里学到的信息有没有本质区别？

大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

在飞速发展的时代管理AI风险

仅仅四年后，深度学习系统就可以编写软件，根据需求生成逼真的场景，就知识主题提供建议，并结合语言和图像处理指导机器人。

人工智能伦理

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

从机器学习与 AI 工程化开始，企业通过构建各类机器学习和深度学习场景，逐步实现数字化创新。

大模型金融

Langchain的一些问题和替代选择

这种一致性的缺乏可能会阻碍与其他框架和工具的集成，使其在更广泛的机器学习工具生态系统中工作具有挑战性。

大模型

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

Large Language Model (LLM)，即 Generative Pretrained Transformer，其中“生成”是指模型生成新内容的能力，该模型的底层基础是将大型训练数据集转换为数学

编程提示词 chatgpt

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

不同的学校对此也采取过不同的态度，有的学校是完全禁绝大模型在做作业等环节的应用；有的学校则非常开放，全面接受。

大模型

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

三、如何学习 ComfyUI？

大模型

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