文章列表-AI魔法学院

文章列表

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

语言模型将文本作为输入——该文本通常被称为提示。

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

众所周知，⼤模型代表了⼈⼯智能技术的前沿发展。

大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

前言说起业务落地级别的姿态估计算法方案，大家基本上的共识都是top-down范式，也就是det+pose的形式，先由一个轻量级的目标检测模型提供bbox，再依次送入pose模型进行单人姿态估计

MoveNet-SinglePose Google 模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

在预训练期间，模型会接触到大量未标记的文本数据，例如书籍、文章和网站。

大模型训练

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

当超过索引缓冲区的大小或必须使更改可见时，这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。

向量数据库

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

大模型

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

它通过在模型输入前添加小段Discrete prompt(类似填空句),并只优化这个prompt来实现模型微调。

ChatGLM2-6B

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

其中， N 为模型参数量大小， D 为训练数据量大小： LLM 每 token 需要的计算量是 6 倍的模型大小基于一些"众所周知"的消息： GPT-4 是一个

Sora 推理算力

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

，就能应用到文字，图像声音等。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据

qwen 千问开源

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文：《The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems》这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响

RAG 检索增强

聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

大模型应用中一个非常重要的问题就是大模型的响应速度。

大模型

揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

中国的7家大模型创业公司中，DeepSeek（深度求索）最不声不响，但它又总能以出其不意的方式被人记住。

DeepSeek 大模型

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

ChatGPT作为一个先进的自然语言处理工具，能够在这一过程中提供巨大帮助。

ChatGPT 案例

<...29 30 31 323334 35 36 37 38 ...>

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