文章列表-AI魔法学院

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WeChaty：强大的微信个人号机器人SDK

开发者可以通过编写自定义的消息处理逻辑，实现个性化的消息处理功能，而这些功能在 Python 接口中同样适用。

微信接口

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

这使得 OuteTTS-0.1-350M 能够继承 LLaMa 架构在语言理解和处理方面的优势，为后续的语音合成奠定坚实基础。

OuteTTS-0.1-350M 音频

大模型能力评估体系

PromptBench：PromptBench是一个评测大模型提示鲁棒性的基准，它测试模型对于输入干扰的敏感性，评估模型在理解和执行指令时的稳定性。

大模型评估

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

此外，还需要考虑如何处理模型的权重衰减、学习率调整等问题，以提高训练的效率和稳定性。

大模型

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

RLHF通过用人类生成的反馈替换或补充预定义的奖励函数，从而允许模型更好地捕捉复杂的人类偏好和理解，从而增强了这个过程。

大模型训练

简单提升RAG的10种方法

数据清理 RAG 将LLM的能力与特定数据联系起来。

RAG 大模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

2.3.2 奖励函数奖励函数定义为 r(x,y)，其决定了在给定输入x和输出y的情况下，模型的预测有多好。

小型语言模型 Zephyr-7B

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

· · (A) 受众：识别目标受众针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。

GPT-4 提示词

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

首先，收集并整理用户在健康管理过程中的想法、感受、言语和行为。

用户工作

AI+大模型在金融行业的应用场景

通过将客户分组成不同的细分群体，银行可以针对每个细分群体的特定需求来定制其营销和沟通策略。

AI大模型金融

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

可以帮助大模型更好的理解文本内容。

提示词 prompt

提示词框架：Markdown结构法

易于处理：与处理复杂的格式（如Word或PDF）相比，AI处理纯文本格式如Markdown更为简单。

prompt 提示词

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

3.任务拆解将主任务细分为多个子任务或处理环节。

Agent 写作

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

对于推理，在 GPU 资源不富裕的情况，如何最小化的利用内存，提升推理效率，也是可以讨论的内容。

大模型人工智能

如何构建基于大模型的App

实际上，我们应该利用LLM强大的语言理解和处理能力。

构建大模型App

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