文章列表-AI魔法学院

文章列表

AI里的大模型，你了解么

包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。

人工智能

蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

// 支持流式和非流式｝｝ /> ); 特性 Note ProChat 专注于快速搭建起大语言模型

ProChat 大语言模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

· 文档块切分：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。

RAG 检索增强

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

但是对于语言模型来说，这是一个颇具挑战性的任务，一来是我选择狗Tony，65年后，这一现实中出现的比较少的语料组合，防止模型简单的重复已有的语料，另外，这个问题是数学运算和逻辑推断的结合，而非简单的创作

大语言模型 chatGPT

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。

Bert-vits 语音

请以“续航”为题目，写一篇议论文

要保持乐观向上的心态，面对挫折和困难时坚持不懈，相信自己一定能够成功。

中文训练大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

RAG 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

预训练过程中的目标是让模型能够预测缺失的单词或片段，从而捕捉上下文关系和语义信息。

大模型

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

因此，如何利用无标注的语音数据和文本数据，实现无监督的语音识别，是一个非常有价值的研究方向。

Translatotron 语音识别

OpenAI真的开源了！这波「实时语音」操作，让万物开口说话，我爱了

就像直播里的那只麋鹿，它能听懂你的问题，然后用自然流畅的语音跟你聊天，就是这个 SDK 的功劳！

OpenAI 嵌入式实时语音 SDK

将任意文本转换为知识图谱

项目简介知识图谱，也称为语义网络，表示现实世界实体的网络，即物体、事件、情况或概念——并说明它们之间的关系。

知识图谱转换文本

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

它是一种轻量级的标记语言，可以在纯文本中添加格式化的元素。

Prompt 提示词 Markdown

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

注意事项：请确保翻译内容无语法错误，并保持原文的意思。

大模型提示词

百川智能正式发布130亿参数通用大语言模型百川大模型（Baichuan-13B-Base）

Baichuan-13B 有如下几个特点: 更大尺寸、更多数据:Baichuan-13B 在 Baichuan-7B 的基础上进一步扩大参数量到130亿，并且在高质量的语料上训练了1.4万亿 tokens

大模型中文

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

向量搜索融合：RAG通过将向量搜索功能与生成模型相结合，引入了一种新颖的范式。

RAG-Fusion 检索增强

<...11 12 13 141516 17 18 19 20 ...>

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