文章列表-AI魔法学院

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chatglm3基础模型多轮对话微调

SFT数据格式使用自己的数据可以参照formatted_samples.json文件，这里没有考虑system，实际使用可以根据自己的情况加上，需要修改chat_data_module.py中对应的数据处理部分

ChatGLM 微调

AI写作：如何用AI一键提炼文章要点，10倍提效（含提示词）

可以使用以下提示词：请严格按照以下步骤总结我提供的文章内容：第一步，阅读全文：阅读全文，并重点关注每个段落的首尾句。

AI写作提示词

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

你是否曾经因为相册里只有寥寥几张照片而无法训练自己的数字形象而感到苦恼？

FaceChain FACT 文生图

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

NLG任务生效，服务于GPT架构；P-tuning考虑所有类型的语言模型 Prefix-tuning限定了在输入前面添加，P-tuning则可以在任意位置添加 Prefix-tuning为了保证效果在每一层都添加

训练微调

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

ensp; 在没有 AI 之前，我的文章处理步骤是这样的： 1.一篇篇快速浏览，筛选信息 2.集合筛选过的信息，详细突击阅读其中内容 3.整理摘抄读过后认为重要的观点、论证、

Ollama AnythingLLM 阅读

我为什么不看好大模型行业

不就是设计硬件？

大模型

爆火「视频版ControlNet」开源了！靠提示词精准换画风，全华人团队出品

在此，作者特意引入了正则化，来保证内容规范场能够继承原视频中的语义信息（比如物体的形状）。

ControlNet

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

比如去年的妙鸭相机、哄哄模拟器，今年的粘土特效、音乐生成、已故亲人的照片合影等，都是火一阵，然后被人淡忘。

AI工具

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

“通过对这些组件的组合，我们可以轻松的复现各种对比学习算法和文本嵌入论文，如 SimCSE, Instructor，SGPT 等。”

GPT

垂直领域大模型的思考

相比能做很多事，但每件事都马马虎虎的通用大模型；只能做一两件事，但这一两件事都能做好，可被信赖的垂直大模型会更有价值。

垂直领域大模型

回归分析：探索变量之间的奥秘

四、回归分析的众多分支线性回归是最基础的回归分析方法，它如同夜空中最明亮的星星，为我们照亮前行的道路。

回归分析变量

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

有什么限制条件？

KimiChat 写作

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

素材图的质量直接决定了模型的质量，好的训练集有以下要求：不少于 15 张的高质量图片，一般可以准备 20-50 张图；图片主体内容清晰可辨、特征明显，图片构图简单，避免其它杂乱元素；如果是人物照，

训练

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

CoT 被证明可以显着提高法LLMs解决问题的能力，而无需任何模型参数的更新。

大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

在RAG应用中，如果行业知识文件被切分出几万个，那么使用时间过滤就会非常重要，比如我们只需要检索2023年3月份的合同文件，那么就可以用时序数据将目标chunk从几万个里面先挑出来，再进行向量计算。

大模型 PostgreSQL

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