文章列表-AI魔法学院

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Cursor 0.50 版本：一场惊艳的编程体验升级之旅

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Cursor 0.50 大模型

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

下图说明了内核融合的思想。

开源模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

如何生成和存储Embedding 总结 Embeddings技术简介及其历史概要在机器学习和自然语言处理中，embedding是指将高维度的数据（例如文字、图片

embedding

用ChatGPT快速完成论文全流程

八、附录的有效利用附录部分用于包含对理解研究有帮助但在正文中可能会分散读者注意力的材料，如详细的数据表、额外的图表或研究工具（例如问卷或访谈指南）。

ChatGPT 写作

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于已有数据和继续爬取的中文金融数据，将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱-金融、CFLEB 金融数据集等数据上进一步扩充高质量指令数据集。

LLaMA

Docker介绍及常用命令大全

当更改Dockerfile并重建图像时，只会重建那些已更改的层。

Docker 容器

Prompt及AI提问实践

实践指南我们先用一张图片总结下：分别做一些解释：角色扮演告诉大模型，它将要扮演的角色，帮助它了解将要执行的任务。

Prompt 大模型提问

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

简单来说，感知类场景就是“能听会看”，指的是有明确的规则，不需要理解复杂的逻辑即可完成任务的场景，比如OCR图片识别、语音转写、文本情绪判断等；而认知类场景要求的是“能思考、会创造”，需要在感知场景要素的基础上

大模型

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

例如，可以用手指指点，或是透过眼睛传递信息等方式来更好地传达自己的意图。

中文大模型训练

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

无需精炼的缝合，已成过去一种可视化当前RAG系统的方法是以下裤形图：尽管这些裤子可能适合某些观众，但大多数人永远不会穿它们

RAG 大语言模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

查询数据库查询的过程看上面的图：文本先通过text_to_vector转换为矢量，然后在Milvus里查询最邻近的值，拿出Index，再根据这个Index到MySQL里查询对应的文本。

embedding 大数据分类

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

关于这种疾病的谱系图，以下哪种说法可能是正确的？

中文训练大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

解决方案： - 设计模型架构，以显式地跟踪证据和解释作为结构化的链/图。

rag 大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

Claim Processing）该方案旨在数字化和验证手填保险表单，具体步骤如下： · 第一阶段（OCR）：利用 GPT-4.1 强大的视觉（Vision）和 OCR 能力，以最高准确率从图像中提取文本

OpenAI RAG 架构

Qwen7b微调保姆级教程

,'你能帮助我干什么'] i_can = ['我能够帮助你以最优雅的方式训练各种类型的pytorch模型，并且训练过程中会自动展示一个非常美丽的训练过程图表。']

Qwen7b 大模型

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