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从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

GPT模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。

大模型

吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流

目前，我们通常在零样本 (Zero-shot) 模式下使用大语言模型 (LLM)，即让模型一步步地生成输出，而不进行任何修改。

智能体大语言模型

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

你可能还有以下问题：（1）问题1：图中的下标是不是写得不太对？

PPO 大模型源码解读

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

具体方法： · 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令 · 对于需要很长会话的对话应用，总结或过滤之前的对话 · 分段总结长文档，并递归构建成完整摘要使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令

GPT prompt

2023年人工智能行业总结

在这个生态系统中，语言模型被赋予了更多的功能。

人工智能 AGI 思考总结

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

一、语音识别现状二、评测意义与预期成果三、评测方案四、评测结果一、语音识别现状得益于近年来深度学习技术的快速发展，人工智能的主要分支(图像、语音、自然语言处理等)都相继进入了大规模落地应用阶段

语音识别 Faster-Whisper

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

BLOOM完全开源，对模型的重用、分发和商用均没有限制，只要你不用它生成不好的用例，所谓不好的用例大家应该可以理解。

大模型

通往AGI之路，提示词入门

下面是例子的截图。

AGI 提示词

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

正是在这样的背景下，PymuPDF4llm应运而生，它以其开源、免费、强大的特点，迅速赢得了广大开发者的青睐。

PymuPDF4llm PDF

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲AutoGPT 核心代码以 BabyAGI 的流程图为例，如下图所示，作为 User 的人类首先向 Agent 以“自然语言”的形式提供任务与目标的描述，放置于任务队列之中（1.）

AI Agents 大模型

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

经典案例：文本分类 2、CNN（卷积神经网络）时间：20世纪90年代末至21世纪初关键技术：卷积运算和池化操作处理数据：适合处理图像数据应用场景：计算机视觉、图像分类、物体检测等 CNN

大模型学习

FaceSwapLab，截止2023年8月最好用的一键换脸工具

基于该插件，在AI绘画的时候，可以很好的实现用一张人脸照片一键换脸，不过这个工具的缺点是部分照片不太像，需要生成较多的照片，才能找到比较合适的。

一键换脸

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解！

o Euler：ODM求解器，简单直接，可收敛——能产生最终稳定图像。

Stable Diffusion采样器

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

考虑这四个图像：每个都是用标准RGB调色板着色的450x450像素图像。

Embedding 向量

对于大模型RAG技术的一些思考

真正难处理的是ppt和pdf，ppt中包含大量架构图、流程图等图示，以及展示图片。

RAG 大模型

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