文章列表-AI魔法学院

文章列表

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

边缘设备，如智能手机、物联网设备等，对智能处理视觉和文本信息的需求也在急剧增长。

OmniVision -968M 多模态模型

吴恩达Prompt教程之总结图解

当今最为热门的LLM实际上有两种模型类型，一种是基础模型BaseLLM，一种是微调模型Instruction tuned LLM。

prompt 教程吴恩达

无限长的上下文，也干不掉的RAG

研究发现，当相关信息在输入上下文中的位置发生变化时，模型的性能会显著下降，表明现有的语言模型在长上下文信息的利用上并不稳健。

RAG 大模型

AI绘画 | Midjourney高质量肖像提示词的写法（附50+肖像提示词prompt）

相信很多同学在使用Midjourney生成肖像绘画时,都遇到过这样的困扰:明明想要AI帮我画一张逼真的肖像作品,但是无论怎么尝试提示词,生成的结果要么不伦不类,要么就是缺乏细节,无法达到预期的逼真效果。

文生图

AI生成PPT不靠谱？那是你方法没用对

可是大家似乎忘记了，PPT被发明之初，就是为了摆脱以前枯燥乏味的文档，让信息展示更加可视化、多媒体交互而生的。

PPT 制作 AI

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

融合向量中既有用户问题的信息，也有想要答案的模式信息，可以增强召回效果。

大模型

90个常用的思维模型

思维模型可以被看作是解决问题、做决策和理解信息的框架或者方法，经过很多大神的总结和沉淀形成了一套成熟的方法论和思考体系。

大模型工作

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

如果你很有信心知道我想的是什么，就直接提问。

中文评测大模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

关键概念包括概率论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。

LLM 大模型 GitHub

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

该技术通常分为三个阶段：有监督微调、奖励模型训练和强化学习微调。

大模型

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

使用 GPT 等大型语言模型的最大挑战之一是它们倾向于伪造信息。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

2）它由于在预训练和微调过程中学到了大量的知识，可谓是无所谓不知。

LLM

如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题

绝对不能吃的20种万圣节糖果：微信健康指南 3.

GPT-4

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

大语言模型的局限性和实际应用面临的问题 RAG指的就是检索相关信息来辅助大模型回答优化大模型的性能通常可以从提示工程、RAG或者微调入手 RAG对比微调

RAG 大模型检索

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

RNN的特点是能够在处理当前输入的同时，记住前面的信息。

大模型学习

<...16 17 18 192021 22 23 24 25 ...>

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