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

例如，在处理语音输入时，模型首先将语音信号转换为离散的符号序列，然后与文本的离散表示进行融合和交互。

Westlake -Omni 语音

12个RAG常见痛点及解决方案

LlamaIndex提供了一个关于调优开源嵌入模型的分步指南，证明了调优嵌入模型可以在整个eval度量套件中一致地提高度量。

RAG 大模型

SD出图新思路

也是在跑图过程中无意发现的，希望对你们有用第一步： ①先通过文生图来正常设置出图即可 ②随时查看预览区的图，当渲染到符合预期效果的图时直接截图下来。

文生图 SD

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

做多次试验，每次分别将包含正确答案的文档片段放在不同的输入位置，并看模型模型回答问题的正确率。

大模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。

大模型

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

13.您将以列表格式请求有关我的原始提示的更多细节，以充分了解我的期望。

prompt

图解 Transformer——功能概览

在处理 "it "这个词时，第一个分数突出 "cat"，而第二个分数突出 "hungry"。

Transformer 大模型图解

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

LLaMA词表中只包含了很少的中文字符，在对中文文本进行分词时，会将中文切分地更碎，需要多个token才能表示一个汉字，编码效率很低。

大模型微调训练

国内外开源大语言模型一览表

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

大模型

更强的小型LLM：Zephyr-7B

用户观察到这些模型通常缺乏“意图对齐”，意味着它们并不总是以符合人类偏好的方式行事。

Zephyr-7B 大语言模型

Gpt写小说，常用的中文指令集「实操篇」

**`文本提示`：** - **说明：** 提供一个启发性的文本片段，指导GPT生成符合期望的小说内容。

GPT 写作

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

生活场景：工作场景：我们可以发现，一个高质量的任务指令通常会包括【背景说明、角色定位、任务分配、明确要求】这四个部分。

ChatGPT 大模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

这很符合面壁团队追求“高效”的第一性原理。

Grok-1 开源模型

AI人工智能大模型通用办公提示词-献给像我一样的社畜们

您应该利用您对当地住房市场的了解，以便建议符合客户提供的所有标准的属性。

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

light,lamp,Fuji_Mountain out of window, 6.Lineart Lineart预处理器有分别针对写实

绘画作图

<...34 35 36 373839 40 41 42 43 ...>

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