文章列表-AI魔法学院

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Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

这里将基于Hugging Face的diffusers库深入讲解SD的技术原理以及部分的实现细节，然后也会介绍SD的常用功能，注意本文主要以SD V1.5版本为例，在最后也会简单介绍 SD 2.0版本以及基于

StableDiffusion 文生图

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

任务分解在现实世界中，环境往往充满了复杂性和变化，因此通过一次规划来解决复杂任务往往比较困难。

Agent 大语言模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

下面我们结合代码和技术报告，对Deepseek-V2模型进行详细的解读。

Deepseek-V2 大模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

那今天我们就再来介绍 ChatGLM3-6B 具体的功能原理，包括工具调用、代码解释器等。

ChatGLM3 大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。

Prompt 提示词

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本文旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。

向量数据库

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

本文将从解决优化 RAG 系统里的一个具体问题出发，通过展示使用 LLM Prompt Engineering 的方法，来解析传统 NLP 的问题。

Prompt 大语言模型 RAG

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。

大模型微调

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

它是本文中唯一采用解码器 - 编码器架构的模型。

Transformer

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

由于大多数预训练模型都是在通用训练语料上进行学习，对于一些特殊领域（金融、法律等）中的概念和名词无法具备很好的理解。

大模型训练

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

在此记录一些难题和解决方案，首先讲解主要思想，其次以问题+回答的形式展开。

大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

在这篇博客文章中，我将深入探讨RAG模型的主要痛点，并探索解决这些问题的可能解决方案。

rag 大模型

解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

所以我又去找了一些资料，试图解决所有这些问题，结果很难十全十美，但是获得一定程度上的平衡还是可行的，现在分享给大家。

图像文字

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

说不定通过这种大规模pretraining就能很大程度上解决domain shift的问题。

OpenAI 自然语言监督

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

三、RLHF中的四个重要角色在本节中，我们在第二部分的基础上更进一步：更详细理清NLP语境下RLHF的运作流程。

PPO 大模型源码解读

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