文章列表-AI魔法学院

文章列表

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

收集人类反馈数据是昂贵的当使用RLHF部署系统时，由于训练循环之外的其他人类工作者的直接集成，收集人类偏好数据是非常昂贵的。

大模型训练

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

质量保证具有挑战性，因为许多数据集可能已过时或不可靠。

大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

大模型微调

对于大模型RAG技术的一些思考

它们没有办法理解企业内部的一些专用术语，缩写所表示的具体含义。

RAG 大模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

2.2、初次发布后几小时内迅速实现逆向工程在 Mixtral 8x7B 刚一发布的几小时内，AI 社区的爱好者和开发者就迅速展现了他们的敏捷和合作精神，对其进行了逆向工程。

开源模型 Mixtral 8x7B

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

从和大家的交流中可以知道，有些人很懂，一说就会，但是不少人不太擅长这个方面，所以尽量写得通俗易懂一点。

视频 StyleGAN

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

ChatGLM3 语音模型开源模型

FaceFusion参数详解

把这些参数写入facefusion.ini配置文件，可以起到命令行参数同样的作用，同时更整洁易读。

FaceFusion 文生图

SDXL Styles：七十七种绘画风格任你选择

用过 SDXL 的同学，应该能切身感受到其出图质量相比之前的 SD 1.5、2.x 等版本都有了很大的提升，同时 SDXL 支持的绘画风格也很丰富，从照片、动漫、水彩，到线稿、涂鸦、剪纸，再到建筑、工艺

文生图

LLM微调经验&认知

知识来自于pretrain阶段，指令微调通常只不过是为了让LLM显示地输出已具备知识。

LLM 大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

好处在于，原来完成任何一个下游任务，如总结，情感分析，都需要微调一个模型，而现在，只需要通过输入写prompt给模型就可以，甚至利用prmpt还能激发出大模型的推理思考能力（COT），而这样做的成本非常低

LLM

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

在此示例中，实体是电影和连续剧中的角色（欧比王），具有特定工作的人（演员）以及与之相关联的人（伴侣）。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用LoRA模型推荐

常见LoRA推荐和介绍墨心 MoXin & 疏可走马墨心是由安吉吴仓石、兴化板桥先生、八大山人、山阴伯年等大师之大小写意作品辅以现代人物训练而成。

文生图 SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

我们将通过几个实例来加深体会，比如照片转二次元风格、名画改造、AI减肥成功图片制作、绘本小故事等等。

文生图

14.6K star！最好用的OCR文字识别项目，没有之一！

整个项目都是用Python编写的，所以win7系统的朋友们可能用不了。

Umi-OCR 开源项目文字识别

<...63 64 65 666768 69 70 71 72 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1