文章列表-AI魔法学院

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大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

摄取数据：将任意来源的文本形式的数据加载到文档加载器中。

开源模型

AI出题，做不完，根本做不完

因为有个小朋友正在学习加减法，所以本文的大部分例子都是用来生成加减法练习题。

大模型提示词试题

RAT = CoT + RAG

这种现象在需要一系列逻辑推理的场景中尤其明显，凸显了LLM在长任务推理过程中、精确推理和理解上下文的能力方面的差距。

RAT 协同思维链检索增强生成

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

即insert模式，将待生成的prompt放到examples前面，让LLM用填空的方式写prompt。

prompt 大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

Demo 视频见：首先，先让 ChatGPT 根据我们的素材总结了一下：什么是代码库 AI 助手？

prompt

OpenAI大动作：Whisper large-v3重塑语音识别技术

无论是在嘈杂的环境中还是面对各种口音，Whisper large-v3都能提供出色的识别效果。

Whisper 语音识别

SD入门教程四：图生图基础用法

图生图的出现是为了弥补文生图的不足，因为文生图有个无法避免的问题，就是随机性太大，当你抽卡抽到一张你喜欢的图片，但是可能某些地方不满足需求，对于文生图而言，是很难进行修正以及修改的。

SD 入门图生图

GitHub上的RPA小工具，可以将重复、繁琐的任务自动化

clipboard_content = pyperclip.paste() print("剪贴板内容：", clipboard_content) # 将文本写入剪贴板

RPA 自动化

阿里出品自动化视频剪辑工具FunClip！

FunClip让用户能够根据识别结果，轻松选择文本片段或特定说话人，从而快速裁剪出所需视频片段。

FunClip 视频阿里

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在一个大的文本块中有很多填充文本，导致文本块的语义可能不明显，导致检索更差。

RAG 检索

Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

这个方向和生成式语言大模型类似，像ChatGPT这种大模型，全球不会很多，各行业会有自己的微调小模型（lora），甚至个人都可以做自己的“数字人”lora，结合大模型跑步进入AI新时代。

Stable Diffusion

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

所以我去看了Megatron的源码，在此基础上配合图例写了这篇文章，其中的很多设计思想和细节就来自对源码的阅读。

开源模型

prompt必须知道的26条军规

论文的目标是为开发者和普通用户，解开查询和使用大型语言模型交互的神秘面纱，并通过简单地设计prompt，提高预训练大型语言模型的回应质量。

prompt 大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

最大上下文长度：4K -> 4K -> 32K MiniCPM 3.0 的上下文处理长度大幅提升至 32K，支持长文本的处理。

MiniCPM3-4B 大模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]SD安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

有问题可以在微信交流讨论群咨询。

开源模型文生图图生图提示词

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