文章列表-AI魔法学院

文章列表

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

这些分数可以作为奖励，用于优化 Llama 2-Chat 模型，使其更符合人类偏好。

大模型

Prompt | 抖音视频脚本

钩子 "是一个吸引用户的句子，它能激发用户继续观看视频，因为他们会认为自己真的需要它。

prompt

什么是BERT？

为了完成具体的分类任务，除了单词的token之外，作者还在输入的每一个序列开头都插入特定的分类token（[CLS]），该分类token对应的最后一个Transformer层输出被用来起到聚集整个序列表征信息的作用

embedding

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

在检索器中，使用密集检索方法将查询和文档转换为高维向量表示，并计算它们之间的相似度得分。

RAG 检索增强

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

一种普遍的误解就是给ChatGPT一个简要大纲，它就能自动创造完美内容。

ChatGPT 写作

Midjourney 实现角色一致性的新方法

本文旨在介绍一种全新的方法，通过它我们能够实现更为持久且精准的角色一致性。

midjourney 文生图绘画

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

LLaMA词表中只包含了很少的中文字符，在对中文文本进行分词时，会将中文切分地更碎，需要多个token才能表示一个汉字，编码效率很低。

大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

将复杂的任务拆分为更简单的子任务其实跟人类一样，你作为Leader，让下属一次性去做一个非常大的事，出错的概率是很大的，很多大项目也是这样，你甚至无从下手。

提示词 prompt

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。

Decoder-Decoder YOCO 架构

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在生成图片前，我们先了解下提示词的基础原则，有了这些知识能迅速帮助各位同学构建出自己的提示词。

SD prompt 文生图提示词

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

提示词压缩正是旨在保留重要信息的同时，缩短提示词的技术，从而降低开销，同时也能加快语言模型的响应生成速度。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

二、开源协议使用BSD-3-Clause开源协议三、界面展示产品截图四、功能概述 “知了”以知识管理的全生命周期为核心，围绕知识的分享再利用，构建中小团队的知识库和知识分享社区

大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

SSE 是 HTML5 中一个与通信相关的 API，主要由两部分组成： · 服务端与浏览器端的通信协议

GPT

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

在检索器中，使用密集检索方法将查询和文档转换为高维向量表示，并计算它们之间的相似度得分。

RAG 检索论文

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

而输入数据，有时会作为指令的一部分，但很多时候是独立的一部分，抽象出来会更加清晰。

Prompt 提示工程

<...70 71 72 737475 76 77 78 79 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1