文章列表-AI魔法学院

文章列表

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

本质上，现在的大模型要解决的问题，就是一个序列数据转换的问题：输入序列 X = [x1, x2, ..., xm]，输出序列Y = [y1, y2, …, yn]，X和Y之间的关系是：Y = WX

大模型微调

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

今天我们就来聊聊 OpenAI Assistants 内置检索功能的限制及其解决方案——用 Milvus 向量数据库实现自定义检索功能。

RAG 检索向量库

Comfyui工作流原理你都了解吗

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于 webui 有明显提升，对显存要求也更低（4G 就能很好的运行）。

Comfyui 工作流

AIGC大模型，潮水褪去之后

目前行业内凝聚了足够多的共识—— 小模型微调没什么大用，但是因为有自有模型可以对外融资。

大模型

一个让GPT重复自问自答的Prompt

- author: 田彬玏 - version: 1.0.4 - language: 中文 ## Goals: 我的主要目标是帮助产品经理更好地理解和解决问题

prompt

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

二者对比如下：不过需要注意的是，这个阶段生成的基础模型并不是一个assistant模型，尽管对它微调或者做prompt工程可以得到想要的结果，但是并不是那么完美。

大模型

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

针对以上挑战，本文提出了一种基于多头交叉注意力机制和改进GRU的股票预测模型，命名为MCI-GRU。

MCI-GRU 股票大模型

“实时”语音翻译！AI语音具有“情绪”！最强开源AI大模型来了

如果你有这样的困扰，那么你一定会对meta的开源AI模型seamless-communication感兴趣。

大模型开源模型语音

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

Query Pipeline，提升应用开发的灵活性》里，我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature，支持通过声明式的方式定义QueryPipeline从而形成个性化的应用流程，并且给出了对于

Agent QueryPipeline 大模型

还在手写Prompt？这几大网站让你秒找大模型提示词！

对于一些不太常见、低频的场景，如果我们每次都从零开始去写提示词，不仅效率低下，反而还浪费时间。

prompt 提示词

一文读懂AIGC产业链：AIGC的前世今生和未来展望

这其中AI芯片尤为重要，包括CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）等，可以说，它决定了人工智能的“智商”。

生成式AI

回望做大模型一年后的感悟

年初远远低估了国内的云厂商和大公司决策的效率，也低估了大家在大模型领域的投入。

大模型感悟

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

从事游戏音乐创作18年的音乐制作人，小旭音乐CEO卢小旭对此持不同意见。

音乐音频

大语言模型应用中的文本分块策略

根据经验，如果文本块在没有周围上下文的情况下对人类有意义，那么它对语言模型也有意义。

开源模型

谈Agent构建平台的设计

我认为这个生态中最大的平台方要解决，因为只有它才最可能有资源有动力去解决。

Agent 构建

<...30 31 32 333435 36 37 38 39 ...>

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