文章列表-AI魔法学院

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检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

数据准备阶段包括确定数据源、从数据源中提取数据、清理数据并将其存储到数据库中。

检索增强大模型

好看的图片不知道怎么写提示词？用AI读出来

AI绘画普及后，越来越多的创作者开始用各种AI工具，来绘制自己想象中的画面和场景。

文生图

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（下）

它可以帮助营销团队更好地了解客户需求，为营销团队带来了洞察力的火花，从而更准确地定位目标受众，针对不同人群制定更有针对性的营销策略。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

查看图片的生成参数 1、打开Stable Diffusion WebUI，点击Tab菜单中的【图像信息/PNG Info】，不同版本的WebUI可能显示的文字或略有不同。

文生图 Stable Diffusion

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

ChatGLM-6B简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。

大模型

LLM微调经验&认知

多TASK或者多语言混合微调可能会有更好的效果，TASK不足的情况下考虑增加目标任务的数据量 9.

LLM 大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

有了核心的相似度度量方法后，我们可以使用简单的onepass聚类方法进行过滤，考虑复杂一点的话，我们可以使用带优化目标的聚类：比如K-Center-Greedy算法，其约束条件是在最大化多样性的情况下，

大模型微调

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

但是，目前在腾讯云开发者社区…… 水文作者的夸夸群技术论坛，还喜欢的一件事，就是搭建自己的作者流量群。

技术技术教程

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

具体过程包括： o 文档顺序调整：利用图注意力学习将检索文档动态调整到开始、中间和结束位置，以最大化回答质量的强化奖励。

RAG 检索大型语言模型

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

比如Jasper.ai 对大厂而言：监管、现阶段基础模型开发高优于应用；大厂尤其是产品经理缺少对AI的独到/深刻认知，包括苹果。

工作

大模型应用的10种架构模式

在训练大型语言模型（LLM）时，我们可以利用一些资源和软件包，如DeepSpeed，以及Hugging Face的Transformer库。

大模型架构

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

Jakob提出了用自注意力机制替换RNN的想法，并开始努力评估这一想法。

Transformer 大模型

美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

当初的这个想法不像今天，当时的数字化还是个概念，才刚刚开始。

工作

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

来源 | 《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》作者 | [美] 威尔·库尔特（Will Kurt）译者 | 王凌云 1有超能力的朋友掷骰子假设一个朋友告诉你，他能以90%

贝叶斯定理

Python入门与语法速查

s1 = "I love python" s2 = 'I love python' print(s1) print(s2) #索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置 print("s1

python 编程

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