文章列表-AI魔法学院

文章列表

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

大模型里边的PPO涉及到了critic model的概念，在李宏毅教程里只提了一下并没有细讲，如果想了解可以看一下这个文章，相当于利用一个critic model预测从t时刻到最后一个时刻的累加奖励值（

训练

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

LLM被训练的关键任务是在给定先前上下文的情况下预测序列中的下一个单词或标记。

大模型提示词

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

一、训练数据集准备这个过程主要做三件事：训练素材处理图像预处理打标优化 1.

训练

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

SD和DDPM一样采用预测noise的方法来训练UNet，其训练损失也和DDPM一样：这里的为text embeddings，此时的模型是一个条件扩散模型。

StableDiffusion 文生图

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

概率与统计：这些对于理解模型如何从数据中学习并进行预测至关重要。

LLM 大模型 GitHub

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

这个领域被称为提示词工程，专注于如何指导 LLM 产生不属于其预训练部分内容的输出。

开源模型

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

模型的能力将会有一个无人预料到的飞跃。

OpenAI 大模型

AI扫盲指南！什么是大模型？什么是GPT？什么prompt？什么是大模型参数？LLaMA2-70b中70b是什么？

它的特点是利用大量的互联网数据进行预训练，然后根据不同的任务进行微调，从而生成各种类型的文本，如对话、故事、诗歌等。

大模型

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

不同采样方法的区别图5-1 采样方法一览为了生成图像，stable-diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像，然后噪声预测器估计图像的噪声，再从图像中减去预测的噪声。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

其在 DPM 基础上做了重要改进：预测噪声而不是直接预测信号，基于时间步顺序采样。

画图 SD 采样器

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

Bad：软件测试是什么？

prompt 提示词

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

「2、执行微调」将数据集分为训练、验证和测试部分。

大模型微调

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

其中最著名的是Bengio在2003年提出的神经语言模型（neural language model），它可以根据单词的上下文来预测下一个单词，并且可以使用这个模型来生成单词的embedding表示。

embedding

大模型在金融行业的应用场景

标书、财务报表、年报、立项申请、邮件等的自动撰写，包含数据整理 · 快速审查并理解复杂的合同内容，帮助总结重要信息 · 客户流失率以及流失原因洞察 · 帮助企业优化预算分配

大模型金融应用

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

2018 年 Google 的研究团队开创性地提出了预训练语言模型 BERT，该模型在诸多自然语言处理任务中展现了卓越的性能。

大模型

<...12 13 14 151617 18 19 20 21 ...>

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