文章列表-AI魔法学院

文章列表

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

数据收集与预处理为了训练出高质量的模型，Westlake - Omni使用了大规模的中文情感语音数据集。

Westlake -Omni 语音

大模型能力评估体系

为了实现更加公正和全面的评测，一些机构采取了过程公开的评测方法。

大模型评估

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

步骤2：将预先编写好的API代码粘贴进去。

GPTs Notion

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

非自回归系统在训练期间需要显式的文本和语音之间的对齐信息，并预测语言单位（例如音素）的持续时间，这可能会影响其自然性。

语音克隆开源模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

如何提高RAG 的效果

预设多个Prompt 模板这个笔者在前面的文章中也提到过，比如：检索的质量较高的情况下，可以使用完全根据参考信息来回答的Prompt模板，在检索不到内容或者检索的质量低的情况下，可以让模型根据自己的知识来回答

RAG 大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

这些虚拟令牌被预先追加到Prompt上并传递给 LLM。

Prompt 提示词

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

用来测试百川大模型困惑度的测试集名叫 PG-19。

Baichuan2 百川开源

如何使用ChatGPT进行写作

测试你的预提示现在你已经拥有了经过训练的语气指南，可以进行一次练习了。

ChatGPT 写作

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

工具组件（Tools） · 代理学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改

大模型

AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程

下载对应的版本（测试电脑为 GTX 1060 显卡） .

Deepfacelab 换脸

6个最佳开源TTS引擎

提供预训练模型，以及用于测量数据集质量的工具，支持用于产品和研究的20多种语言，包括支持中文。

TTS引擎开源模型

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（

知识库

LLM大模型推理输出生成方式总结

参数：top_p (取值范围：0-1) top-P采样方法往往与top-K采样方法结合使用，每次选取两者中最小的采样范围进行采样，可以减少预测分布过于平缓时采样到极小概率单词的几率。

大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

基础模型通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息和世界知识。

论文机器人

<...24 25 26 272829 30 31 32 33 ...>

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