文章列表-AI魔法学院

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OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

神经元观察器（Neuron viewer）：这是一个基于React的应用程序，提供了关于各种语言模型组件的详细信息，包括多层感知器(MLP)神经元、注意力机制单元以及自编码器的隐藏特征向量

大模型调试工具

LangChain 的问题所在

绝对不建议在一个提供非常有限价值同时又从你那里隐藏了大量细节和决策的库上构建系统。

大模型大语言模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

RAG的本质是通过用户问题从数据库/知识库中找到相关片段内容，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

免费的文本生成视频解决方案：AnimateDiff下载-可用于StableDiffusion的webui以及ComfyUI

这个插件的核心功能是通过大量短视频剪辑的训练，优化图像之间的过渡，确保视频帧的流畅性，从而生成高质量的短视频。

视频生成文生视频

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

5 按需付费商业模式属于定价策略的一种，用户根据消费量付费。

初创商业模式

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

要实现私有化数据的有效利⽤存在以下困难: · 微调整个模型需要⼤量标注数据、GPU 算⼒和时间成本。

大模型

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

并且其自研的Baichuan-Text-Embedding向量模型也登顶了C-MTEB语义向量评测标准。

RAG 大模型

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

比如，Llama 2 的研究人员在做微调时发现大部分第三方的 SFT 数据集多样性与质量都不足，因此他们自己构建了 27540 个高质量标注数据集，可以显著提高 SFT 的效果。

大模型套壳

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

检索（Retrieval）：这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。

rag 检索增强

腾讯的 PhotoMaker - 更快更像更可控的 AI Avatar

它主要通过堆叠ID嵌入方式编码任意数量的输入ID图像，以保留ID信息。

PhotoMaker 文生图

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

最大的一层可能需要最大的vRAM空间来存储这些中间结果，以进行前向和反向传播。

大模型

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

它采用了自监督学习的思想，可以显著减少对大量标记数据的依赖。

大模型

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

2）长期记忆：我们常见的上下文学习的提升工程项目都是利用模型的短期记忆来学习的，但是AI Agent则提供了长期保留和调用无限信息的能力，通常是利用外部的向量储存和快速检索来实现！

大模型

一位芯片投资人的十年复盘：谁是中国的英伟达｜AI光年

，不像消费电子，是一个很市场化的竞争环境，数据中心与云计算这个赛道确实还需要一定的政策扶持。

AI光年芯片投资

RAG模型的主要痛点和解决方案

不幸的是，现成的稀疏向量检索器经常在语义匹配和检索质量文档方面遇到困难。

rag 大模型

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