训练魔法-AI魔法学院

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智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新，快來部署体验

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，

ChatGLM3-6B 开源模型 2024-04-23

我为什么不看好大模型行业

这是《生成式AI到Agent economy：产业再分工与场景再想象》的续篇。展望未来总是宏大而乐观的，这一篇则恰恰相反。我想，这两篇文章放在一起，能更完整地表达我的观点，只不过太长了，分开发。

大模型 2024-04-23

QWen1.5: 卓越模型之路

在QWen升级之路一文中，我们深入探究了千问模型的优化过程，新版千问1.5模型较原先又取得的提升，本文将继续分析新版千问1.5模型取得不俗表现的原因。

Qwen1.5 开源模型 2024-04-22

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

大家好，最近我又读了读RLHF的相关paper和一些开源实践，有了一些心得体会，整理成这篇文章。

PPO 大模型源码解读 2024-04-22

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

这篇文章主要介绍了百度「弱智吧」的神奇之处，该贴吧以弱智发言著称，吸引了无数人的围观和转载，其中的高质量段子甚至影响了人工智能领域的研究。文章还详细介绍了COIG-CQIA数据集的来源、类型和实验结果，以及从「弱智吧」中挑选出的有趣问题。「弱智吧」的神奇之处在于其独特的创意和幽默感，其高质量段子影响了人工智能领域的研究，同时展示了人类智慧的多样性。

弱智吧训练数据集 2024-04-21

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

meta llama3 2024-04-19

如何从零开始，打造一家AI驱动的公司？

本文介绍了如何使用AI工具从零开始打造一家AI驱动的公司。分别从设计、建立网站、开发应用程序、内容生成、销售、客户关系管理、数据分析和公司运营等方面，列举了多个AI工具并简要介绍了它们的功能和优势。这些工具可以帮助普通个体或非专业程序员创建出具有AI功能的产品和服务，降低创业门槛，享受技术红利。文章最后提醒，虽然AI工具可以带来便利，但也要注重为用户创造真正价值，才能真正打造出持久而伟大的公司。

大模型打造公司 2024-04-17

开源的大模型数据集

大模型效果提升的关键在于训练数据集的质量。开源数据集为提升大模型效果提供了有效途径。最近出现的开源数据集包括SFT微调数据集和多个中文数据集。为推进中文AI的发展，成立了知识岛（KnowledgeDAO）项目，呼吁网友参与中文数据集的建设。高质量数据集的获取成本高昂，需要大家的共同努力。相关数据集地址已提供。

开源模型数据集 2024-04-17

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 常见问题清点汇总

本文汇总了关于SD学习常见的问题及解决方案，包括C站助手报错、UI不兼容、生成图片出现块状马赛克、换脸插件ReActor安装报错、模型切换失败以及提示词不知怎么写等问题。针对每个问题，文章都提供了详细的解决方案，并推荐了一些有用的网站和工具。同时，文章也表达了对AI浪潮的追捧和跟上时代的渴望。

Stable Diffusion 问题汇总 2024-04-17

AI产生意识，对人类意味着什么

文章讨论了意识科学的难题，特别是关于意识的整合信息论（IIT）与AI的关系。IIT认为意识与系统的集成信息量相关，而AI系统若满足足够的信息量和高度集成，可能产生意识。随着AI的发展，这种可能性引发了关于AI意识对人类世界影响的广泛讨论。文章警告，若不加管控，AI意识的快速发展可能带来失业、社会动荡、道德伦理挑战和地缘政治变化等风险。因此，专家呼吁对强大AI系统进行限制和管控，以避免潜在风险。

AI 意识 2024-04-17

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

本文介绍了微积分的基本概念及其在日常生活和科学领域中的应用。通过比喻和直观解释，文章阐述了极限、导数、微分和积分这四大微积分基石的含义和作用。极限描述了变化的趋势，导数揭示了函数变化的速率，微分帮助估算函数在小范围内的实际变化量，而积分则将小片段信息整合起来以理解整体。文章强调微积分不仅是数学的一部分，更是一种理解和塑造世界的重要工具。通过学习和应用微积分，我们可以更好地预测未来、解决实际问题，并开启更广阔的知识领域。

极限导数微分积分 2024-04-16

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

在新年几天，把知识图谱和高级RAG应用干完！干完了，我们继续干agent！干教育组项目！接下来我们会用到纯本地的环境，做知识图谱+RAG应用！

Qwen1.5 开源模型 2024-04-16

垂直领域大模型的思考

本文介绍了如何构建一个垂直领域的大模型，包括继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等多个方面。垂直领域大模型能够帮助我们真正解决问题，提高生产效率。首先，通过继续预训练，我们可以在通用大模型的基础上注入领域知识，使模型更加适应特定领域。混合数据是一种有效的策略，将通用数据和领域数据混合进行训练，以保持模型的通用能力并避免灾难性遗忘。其次，领域微调数据构建是垂直领域大模型的关键。在缺乏大规模标注数据的情况下，我们可以利用已有的数据通过Self-Instruct、Self-QA、Self-KG等方法生成微调数据。这些方法基于已有的数据生成指令微调数据，从而扩充数据集并提高模型的表现。然后，为了减缓模型的幻觉问题，我们可以采用Generate with Citation和Factual Consistency Evaluation等方法。Generate with Citation通过让模型在生成时附上引用的标注，提高回答的质量并减少幻觉。Factual Consistency Evaluation则通过训练一个模型来评估生成内容的一致性，从而在后处理阶段消除幻觉。此外，知识召回也是垂直领域大模型的重要组成部分。为了提高召回的质量，我们可以采用DPR、GTR等方法。这些方法基于Dense Retrieval技术，通过编码问题和文档并进行相似度匹配来召回相关知识。同时，我们还可以利用Keyword LLM和Context Rewriting等技术来改进召回效果。最后，文章还讨论了垂直领域大模型的系统设计和相关论文产品。这些系统通常包括问题解析、知识召回和推理求解等模块，以实现更全面的问答功能。虽然垂直领域大模型的产品化落地还面临许多挑战，但随着技术的不断进步和创新，相信会有更多的超级应用出现。总之，垂直领域大模型在解决实际问题、提高生产效率方面具有巨大潜力。通过继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等方法，我们可以构建出更加高效、准确的垂直领域大模型，为各个领域的发展提供有力支持。

垂直领域大模型 2024-04-16

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

在2024年的GTC大会上，英伟达发布了Blackwell架构的B200 GPU，这款GPU在理论上具有高达20PFLOPS的AI性能，是之前H100的五倍。B200通过创新性的“大”和“组合”设计，将两块芯片“拼”成一个大芯片，实现了性能翻倍。这种设计背后涉及到物理学边缘的冲锋与冒险，因为传统的芯片性能提升主要依赖于制程的先进化，而B200则采用了不同于常规的封装技术。文章还回顾了芯片制造和封装技术的发展历程，包括台积电在先进封装技术方面的探索和苹果M1 Ultra芯片的成功实践。文章强调了技术在推动科技革命中的重要作用，并指出创新可能源自不为人知的角落。

芯片拼接 2024-04-16

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

本文介绍了17款免费的人工智能工具，它们可以在不同方面提高工作效率和创造力，包括图像转换、视频制作、图像创作、颜色化、历史人物对话、演示文稿制作、水印去除、生成艺术、播客剪辑、图像生成、工作效率增强、内容制作、字体查找、对话式人工智能、开发人员支持和信息检索等。其中，AI Hub作为一体化人工智能动力源，能够智能地创建营销内容、自动创建文章、生成AI图像变体等，是人工智能工具中的瑞士军刀。这些工具将为人工智能爱好者和内容创作者带来无限可能性和竞争优势。

AI 工具 2024-04-15

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