文章列表-AI魔法学院

文章列表

万字长文-大语言模型指令调优综述

有效的调优技术高效的微调技术旨在通过多种方式优化一小部分参数，即基于添加、基于规范和基于重参数化，从而使LLMs适应下游任务。

大语言模型

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

他们的领导会有些且很容易受到那些寻求在竞争中取胜的游说团体的影响。

AI Agent 人工智能

神秘模型“小熊猫”一夜刷屏：排名超Flux、Midjourney，网友：一看就中国的

(南极游轮海报）第5关：red_panda（√） VS Flux.1 [schnell] A vintage, art nouveau-inspired perfume bottle with

red_panda 文生图

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

接下来的重头戏便是Add Action Group（添加动作组）。

开源模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

清理数据混乱数据存储中的重复Embeddings会带来几个问题，有效地“毒害”数据并阻碍下游任务，如检索、推荐或分类。

RAG 大模型

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

图 5：针对下游具体任务对 LLM 进行微调。

开源模型

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

模型根据执行动作后的奖励信号来调整策略，这在游戏玩法、机器人控制等领域有广泛应用。

大模型

AI生成PPT不靠谱？那是你方法没用对

“请以‘51出境游攻略’为题，编写一份xx页至xx页清晰且结构化的PPT大纲。”

PPT 制作 AI

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

在LM Eval Harness的多个下游任务上，YOCO与Transformer模型OpenLLaMA-3B-v2、StableLM-base-alpha-3B-v2、StableLM-3B-4E1T

Decoder-Decoder YOCO 架构

为什么大佬都在说Agent是未来？换个角度来谈一谈

今天不从技术面，如其内在技术联系及演进趋势角度探讨其必然性，感兴趣可查看笔者文章：一文探秘LLM应用开发(24)-Prompt(架构模式Agent)我想从需求满足的角度来聊一聊：我们首先以“用户去某地旅游”

Agent 大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

通过在大量的无监督数据上训练，预训练模型可以学习到更丰富的语义和语法特征，并在下游任务上进行微调。

RAG Embedding

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

再次运行test.py 软件有条不紊的运行，好像有戏。

通义千问

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

举例说明：照片：夜晚的游乐园，在五彩缤纷的灯光和满月的映衬下，乘坐过山车惊险刺激。

DALL-E 3 提示词文生图

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

因为这篇论文是除了 OpenAI 第一个实现了用 Scaling Prediction 在下游任务上做预测的工作。

Grok-1 开源模型

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

这种成功的前提在于：预训练模型和下游任务的差距不大，预训练模型中通常已经包含微调任务中所需要的知识。

大模型训练

<...15 16 17 181920 21 22 23 24 >

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