文章列表-AI魔法学院

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prompt中的分隔符号的正确使用方法

它们帮助AI模型解析和理解我们的查询，确保我们得到的响应是精确和相关的。

prompt 分隔符

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

此外，他们还引入了分组查询注意力（GQA），以增强更大模型的推理可扩展性。

大模型

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

多样性标准确保训练语料库涵盖广泛的话题和语言风格，以适应各种应用。

Baichuan-Omni 多模态大模型

OpenAI 开源语音识别 Whisper 的使用体验怎么样？

这款工具具有很高的速度，能够在批量处理中大幅提高生产效率。

生成式AI

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。

GPT-4 提示词

超级转化！5个让销售数字飙升的顶级 Prompts！

引入 A/B 测试来确定最有效的信息传递方式和格式。”

Prompt 提示

大模型能力快速测评极简题目

这个词在现在的经济学原理里，对应的理论是什么？

大模型

ComfyUI-ControlNet不能漏啊！

布佬一本正经的告诉我，她有物理放大的法宝...

ComfyUI ControlNeT

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

不是简单的上下⽂⽚段，具体步骤是: 1.使⽤语义匹配技术对⽂档库进⾏划分，⽣成问答对 2.将⽤⼾查询与问答对库匹配

大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。

大模型训练

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

同样的如果是身份证这些有固定格式类型的，确实通过规则匹配抽取出我们想要的关键信息。

OCR 大模型文字识别

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在上一篇中我们了解了SD的工作原理，这篇我们来实践一下，通过提示词（prompt）的输入，让SD生成我们满意的图片。

SD prompt 文生图提示词

混合专家模型 (MoE) 详解

· 推理挑战: MoE 模型虽然可能拥有大量参数，但在推理过程中只使用其中的一部分，这使得它们的推理速度快于具有相同数量参数的稠密模型。

MoE大模型

17K star！30秒偷走你的声音，开源声音克隆工具

用户只需要提供一段大约30秒的音频样本，可以是任何人的声音，然后系统会通过深度学习技术对音频进行分析和处理，精确地克隆出原声音。

OpenVoice 声音克隆开源

Yi技术报告细节分享

Paper: https://arxiv.org/abs/2403.04652 预训练阶段数据构造 Yi模型在预训练阶段的数据处理流程主要如下图所示，主要是对爬取的网络文本进行数据过滤和去重

Yi模型大模型

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