文章列表-AI魔法学院

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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。

开源模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

/genshin_dataset/ying/vo_dialog_SGLQ003_raidenEi_01.wav|ying|ZH|现在在做的事就是「留影」… .

Bert-vits 语音

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

pyannote/speaker-diarization-3.1 以上代码即使你运行的时候把模型下载到缓存里了，偶尔还是会443，笔者猜测这玩意就算你下载下来了还是还是要联网推理，所以，要部署到生产环境的同学最好还是使用离线加载

faster-whisper 语者识别 ASR

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

GPT 对各种应用的影响教育：GPT 在教育环境中的作用。

GPT-4 工作

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

这其实是一个看起来好像很简单，但要做好，其实并不简单的一个事情。

Prompt 大语言模型 RAG

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

会写代码，会干很多事情。

GitHub 数据处理RPA

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

例如，哥伦比亚大学为了提升学校排名而出现的作弊事件。

ChatGPT 国产大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

主要就是数据库/知识库内容不超过大模型最大长度的场景，例如：涉及场景中仅有几篇文档作为参考资料，完全不需要检索，直接暴力解法都给大模型就完事儿了。

RAG Long-Context 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

如此循环往复，最终导向专家级prompt。

PromptAgent 大模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

还包括数据更改的频率、在自己的环境中控制模型实现法规、遵从性和可再现性等目的等等。

生成式AI

大模型与游戏结合的一个思路

考虑到现在的大模型所需要的算力巨大，而且反应较慢，可能难以满足游戏的要求，为此可以有针对性地训练一个较小的模型，训练数据不需要大而全，而是以军事方面的为主，适当结合普通常识，这样想必可以将成本和反应延迟降到可接受的范围

人工智能游戏

人工智能的应用范式呼之欲出

· 将知识库作为外部检索和约束由于大模型存在幻觉、在推理能力上还有不足，因此可以使用外部知识库对模型输出进行相关性判定、事实性校验、人类偏好对齐和推理准确性评价，可以有效的改善模型的表现

大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

在微调中，每个样本由提示（prompt）和答案组成，两者通过特殊记号连接在一起，用于分隔这两个部分。

大模型

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

此类功能严格扩展了 CoT 和 ToT 提示 — 它可以完成这些技术可以做的所有事情，甚至更多！

大模型

国产编程大模型CodeGeex

为适配更多平台，我们将其转换到Megatron-LM框架，支持Pytorch+GPU环境。

编程

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