训练魔法-AI魔法学院

训练魔法

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

今天带大家微微调一下 ChatGLM2-6B，修改小部分的数据集，改变模型的自我认知，如果大家网络和 GPU 比较富裕，几分钟就可以完成微调和输出模型过程。

ChatGLM2-6B 2023-08-16

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

不想折腾mac了，正好腾讯云有活动，GPU服务器，8核32G内存16G显存，60块钱半个月，刚好买来试试，活动链接在结尾处。

ChatGLM2-6B 2023-08-16

Baichuan-13B 保姆级微调范例

干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的Baichuan-13B-Chat的finetune教程~

开源模型 2023-08-13

Embedding开源模型重磅玩家：北京智源人工智能研究院最新Embedding模型发布！登顶MTEB，免费商用授权！

Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。但是，现实中开源的Emebdding模型却很少。最近，北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了BGE系列Embedding模型，不仅在MTEB排行榜中登顶冠军，还是免费商用授权的大模型，支持中文，应该可以满足相当多人的需要。

开源模型 2023-08-13

Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

Realistic模型更新到5.0，这个模型看似朴实无华，不像那些动漫模型绚丽，也不像很多亚洲美少女模型那么妖娆，但它有一个非常特别的亮点：C站下载量第一。作为全球头号AI绘画模型网站，这也意味着该模型是全球最受欢迎的。

Stable Diffusion 2023-08-13

SadTalker数字人常见问题3

SadTalker数字人制作工具，用自带的图片音频可以生成，而用自己的图片、音频生成视频就不行。基本都是因为图片分辨率太高，或者音频格式不对。下面是解决方法：

SadTalke 2023-08-13

7个有用的Prompt参数

在使用生成式AI模型时，提供一个清晰、具体的prompt非常重要，因为它会直接影响到模型生成的内容和质量。一个好的prompt应该明确指定所需的任务、主题或预期的回答，并且提供足够的上下文来引导模型的生成过程。

prompt 2023-08-13

十条最佳GPT提示词，让你成为任何领域大师

有了 ChatGPT，谁还需要学校？十条最佳GPT提示词。

ChatGPT 2023-08-13

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

不管是ChatGPT、Claude、Bard、Llama、文心一言、盘古、通义、星火还是ChatGLM这些大语言模型不总是可靠，总会出现幻觉，答非所问甚至胡编乱造。目前这个阶段，让这些模型生成可靠的可交付结果，唯一的办法就是：编写高质量的Prompt。本文旨在给大家提供一种建立编写您自己个性化Prompt库的线索或纲要。

prompt 2023-08-13

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

在实现大语言模型的定制化应用中，的确有几种常用的方式：Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）和Pre-training（预训练）。以下是它们的区别和使用场景：

大模型 2023-08-13

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

众所周知，chatgpt使用得好不好，和你的提问有很大的关系，这个提问又叫提示词、指令或者是prompt。

2023-08-13

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。

LLaMA 2023-08-13

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

据说这个提示词单次卖了2W，这个提示词的价值在于它是帮你生成提示词的Prompt，而且还会自动为你匹配专家角色（需要你提供背景介绍），利用chatGPT为你生成的提示词来进行内容创作，自然会更优秀。

prompt 2023-08-13

做大模型需要的环境设置

做大模型离不开各种相关包，不同版本不同配置，所以建议大家用anconda来创建不同的大模型运行环境

开发环境 2023-08-11

大语言模型应用中的文本分块策略

在构建与LLM相关的应用时，分块（chunking）是将大段文本分解为较小段的过程。当我们使用LLM嵌入内容时，chunking是一项帮助优化向量数据库返回内容相关性的基本技术。在这篇博文中，我们将探讨它是否以及如何帮助提高LLM相关应用的效率和准确性。

开源模型 2023-08-10

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