文章列表-AI魔法学院

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大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

在实际应用中，可以根据不同的场景，灵活地选择专家模型的数量，以在效率和性能之间找到最佳的平衡点。

MoE 大模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

对一个1.6g的文件进行哈希大约要9s，效率太低。

LLM 训练

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

而检索部分要满足三点 ①尽可能提高召回率，②尽可能减少无关信息；③速度快。

开源模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

OUTPUT VIDEO PRESET FaceFusion 2.3.0中的OUTPUT VIDEO PRESET选项是针对视频编码器的，这些设置影响编码过程中的速度和压缩效率，它们会影响最终视频的质量和文件大小

FaceFusion 文生图

大模型在金融行业的应用场景

1.农业银行人工智能研发团队，在同业率先推出类ChatGPT的AI大模型应用ChatABC，并在农业银行科技问答场景进行了内部试点。

大模型金融应用

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

Few_shot 有的时候，我们如果给他一个示范，可能会有更好的效果。

Prompt 大模型

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

如果仅仅20张图片就能做到这样的效果，很显然，拥有着35亿参数的SDXL记下了海量图库，它能复现（瞎猜）的图像，同样是难以估算的天位数字。

文生图

震撼！AI语言模型突破瓶颈，26个提示词原则引领GPT-4响应质量飙升57.7%！你的模型还在等什么？

而Meta的LLaMA系列和Chinchilla则告诉我们，小模型也能有大作为，效率同样重要。

语言模型提示词 GPT-4

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

2) 优化检索链路：采用稀疏检索+向量检索+Rerank结合的方法，来提高检索的召回率和准确率。

RAG 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

没有提示词的效果也不错哈！

prompt 文生图

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

为了提高中文文本处理的效率，我们针对Llama2模型的词表进行了深度优化。

大模型

最强开源数字人对口型系统介绍

使用过原版开源的Wav2Lip的都知道，原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练

数字人开源模型

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

因为有一些效果图，聊起来就更直观一点。

视频 StyleGAN

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

九阳京东自营旗舰店，实现30秒应答率99.42%，纯机回复率高达50%以上，转人工率仅为34.56%，还借助全链路跟单功能，全方位保障营销全链路的转化效果京东云不过很遗憾的是我简单尝试了下发现是人工

ai 客服

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

我们将词汇表大小从 Baichuan 1 的 64,000 扩大到了 125,696，旨在在计算效率和模型性能之间达到平衡。

大模型

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