文章列表-AI魔法学院

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LLM大模型推理输出生成方式总结

参数：do_sample = True, num_beams = 1 优点：解决了生成重复的问题，但是可能会出现生成的文本不准守基本的语法 Beam-search multinomial sampling

大模型

一文带你认识ELMo

使用Word2Vec或者Glove，通过做语言模型任务，就可以获得每个单词的Word Embedding，但是Word Embedding无法解决多义词的问题，同一个词在不同的上下文中表示不同的意思，但是在

embedding

高级 RAG 技术——图解概览

这里唯一的技巧是如何恰当地结合不同相似度评分的检索结果 —— 这个问题通常通过使用互惠排名融合算法来解决，对检索结果进行重新排名以得出最终输出。

RAG 检索图解

大模型能力评估体系

随着大模型技术的推进，评测其性能和能力的需求也日益增长，这不仅仅是技术层面的需求，更关系到商业决策和公众认知。

大模型评估

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

现在，Meta AI 推出了一个 OCR 神器，可以很好的解决这个难题，该神器被命名为 Nougat。

大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

因为它们提供了对语言的一般理解，并且可以针对特定的下游任务进行微调。

大模型训练

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

解决的问题 IAG框架旨在解决基于预训练模型的问答系统中存在的一个问题，即它们可能无法准确地处理某些问题，因为它们缺乏足够的背景知识。

IAG框架大语言模型

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

通过 LLM 极强的语言先验，这种架构还可以避免 OCR 中的易错字，比如“杠杆”和“杜杆”等，对于模糊文档，也有望在语言先验的帮助下实现更强的 OCR 效果。

OCR 手写文字识别

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

Midjourney就不必说了，人物的高度一致性一直得不到很好的解决。

文生图

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

然而，仅仅使用扩散模型可能不足以解决虚拟试穿的问题。

文生图

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

提炼设计原则：作为专门针对ChatGPT优化提示词的专家，请根据我给出的几个提示词进行两项任务：1.针对每组提示词，分析其主要优点；2.从这些提示词中提取出共同的设计原则或要求。

大模型

26个超级技巧，让你的ChatGPT直接起飞

案例：不要问“解释相对论”，而是说“像对一个11岁的孩子那样解释相对论”。

ChatGPT

FaceFusion又更新咯，增强功能再增强！

帧增强器也有好几种，这个是对整个视频画面的优化增强。

FaceFusion 文生图

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这有助于加深对模型原理的理解，并提高解决实际问题的能力。

大模型从零开始

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

/workspace/stable-diffusion-webui/models/VAE/BerrysMix.vae.safetensors 所谓没有对比就没有伤害

Stable Diffusion 文生图

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