文章列表-AI魔法学院

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垂直领域大模型的思考

4:1；指令的动作也非常多样，包括写作，设计，创造等；指令之间的相似度也不高，长度分布也较合理 · 质量可接受：采样标注生成的数据可以发现92%的指令都有意义，尽管输入和输出的质量不是很高，

垂直领域大模型

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

为进行评估，作者使用自动指标，虽然不完善但方便且可重复。

大模型控制

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

噪声预测器会预测图片的噪声，将预测出的噪声从图片中减去，就完成了一步。

绘画采样器 SD

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

使用了 25 万个标记的词汇表。

大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

论文标题：Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models

transformer 训练

SEO知识点入门

先把一些基础的理论东西弄清楚：什么是SEO、标题、关键词、描述、长尾关键词、内链、外链、反链、百度指数、权重、ALT标签、收录、站长工具、等等等一大堆，你会看到很多你看不懂的词和专业术语，看到不理解的词

如何构建基于大模型的App

试图理解LLM 的能力边界 AI 并不神秘，也不存在迷信。

构建大模型App

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

通过以上步骤和提示词，使用ChatGPT对OpenAI的提示词进行一步步的剖析(部分关键信息截图)。

大模型

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

▶实践建议 - 使用图表或图解：在拆解问题和识别基本原理时，使用图表、流程图或思维导图可以帮助你清晰地组织和可视化信息。

第一性原理大模型

字节开源项目MimicTalk：快速打造逼真3D Talking Face的利器

NeRF技术 NeRF（Neural Radiance Fields）是一种基于深度学习的3D重建技术，通过学习从不同视角拍摄的图像，可以重建出高精度的3D场景。

MimicTalk 开源模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

对于一个指定的任务目标，ReAct框架会自动补齐LLM应该具备的知识和相关信息，然后再让LLM模型做出决策，并执行LLM的决策。

大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

这一点类似于我们优化推荐系统，并非简单的优化精排模型，而是需要端到端的从召回，粗排，精排，重排环节作为整体来优化，避免形成错配，如图出现不对齐现象，不管精排模型如何优化都难以达到好的优化目标。

RAG 大模型

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

4.结构相似度：除了内容之外，文章的结构（例如段落的组织、标题的选择等）也可能被抄袭。

Prompt ChatGPT

解读提示工程（Prompt Engineering）

Prompt 内容：选择合适的词语、短语或问题，以确保模型理解用户的意图。

Prompt 提示词

最新最全的开源中文大语言模型列表

在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。

大模型

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