文章列表-AI魔法学院

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最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

2.知识蒸馏：即训练出一个小模型（学生模型），它能够模仿一个更大的模型或模型集合（教师模型）。

大语言模型

国内开源的低代码框架有哪些？

只需要基于低代码引擎用户便可以快速定制符合自己业务需求的低代码平台。

大模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

除了这些常规的数据集，Meta AI还评估了Llama 3在现实场景中的性能，并为此研发了一套高质量的测试数据集。

meta llama3

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

该模型在大规模数据集上经过预先磨砺，免去了繁琐的微调过程，甚至只需微量数据的调整，就能立刻投身各种领域的应用，简直像是一把多合一的魔法钥匙，能打开各种“任务”的锁。

大模型

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

以及百度地图集成了叫车等等其他功能，不是一个单纯的虚拟专家顾问角色。

大模型产品

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

模型的思路做视频生成——准备足够大量的视频，用多模态模型给视频做标注，把不同格式的视频编码成统一的视觉块嵌入，然后用足够大的网络架构+足够大的训练批次（batch size）+ 足够强的算力，让模型对足够多的训练集做全局拟合

视频生成 sora

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

早期的研究主要集中在强化学习和模仿学习上，使代理能够制作一些低级物品。

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这种方法尤其适合于知识密集型的任务，能够更高效地利用已有的知识库来生成回答或文本。

知识库 RAG检索增强

震撼！AI语言模型突破瓶颈，26个提示词原则引领GPT-4响应质量飙升57.7%！你的模型还在等什么？

· 原则4: 使用具体而非模糊的语言 · 原则5: 提供背景信息 · 原则6: 明确限定问题范围 · 原则21: 说明如何解释数据集 · 原则22

语言模型提示词 GPT-4

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

在语言模型的背景下，幻觉指的是一本正经的胡说八道：看似流畅自然的表述，实则不符合事实或者是错误的。

大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

例如，这个在RAFT数据集的twitter_complaints子集上使用LoRA训练的bigscience/T0_3B模型只包含两个文件：adapter_config.json和adapter_model.bin

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

prompt由一组候选文档组成，这时LLM 的任务是选择相关的文档集，并用内部指标对其相关性进行评分。

大模型

最强开源数字人对口型系统介绍

使用过原版开源的Wav2Lip的都知道，原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练

数字人开源模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

其中，王炸功能 Assistants API 的内置工具支持了代码解释器、知识库检索以及函数调用，允许接入外部知识（文档）、使用更长的提示和集成各种工具。

RAG 检索向量库

在飞速发展的时代管理AI风险

仅仅四年后，深度学习系统就可以编写软件，根据需求生成逼真的场景，就知识主题提供建议，并结合语言和图像处理指导机器人。

人工智能伦理

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