文章列表-AI魔法学院

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目前大语言模型的评测基准有哪些？

ChatbotArena以众包方式让不同的大模型产品进行匿名、随机的对抗测评，其评级基于国际象棋等竞技游戏中广泛使用的Elo评分系统，Elo是一种计算玩家相对技能水平的方法，通过两名玩家之间的评分差异可以预测比赛的结果

人工智能评测大模型

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

其实，大模型对输入中不同位置的文本信息利用能力是不同的，对召回的若干条文档片段进行合理的位置安排，能有效提高模型的回答效果。

大模型

Comfyui工作流管理插件，再也不用保存本地了！

“ 管理插件 workspace-manager 可以把工作流集中在Comfyui界面上，打开侧边栏就可以轻松在工作区中的不同工作流之间切换，还可以通过修改名称快速创建新的工作流

Comfyui 工作流插件

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

1B(10亿）个参数通过4GB来存储，总结如下表: 可以看到的是： · 一般模型文件的实际尺寸要比简单计算的尺寸大 · · 即使是同样参数和精度的模型

大语言模型运行

SDXL Styles：七十七种绘画风格任你选择

基本介绍用过 SDXL 的同学，应该能切身感受到其出图质量相比之前的 SD 1.5、2.x 等版本都有了很大的提升，同时 SDXL 支持的绘画风格也很丰富，从照片、动漫、水彩，到线稿、涂鸦、剪纸，再到建筑

文生图

Github2.1万星！开发者的“瑞士军刀” 开源！

集成工具箱：DevToys 提供了一系列集成工具，包括编码助手、格式转换器、文本处理工具等，这些工具在软件开发的不同阶段都非常有用。

DevToys 工具集开源

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

与传统的双阶段人像生成方法不同，FaceChain FACT 重新构建了 Stable Diffusion 模型的架构，使其能够将人脸信息作为独立分枝的条件，平行于文本信息一起送入模型中进行推理

FaceChain FACT 文生图

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

同时，这款应用实现和出圈也体现了AI 2.0时代，应用构建的不同，其生产速度与移动互联网应用有着质的改变。

提示词 prompt

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

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！

不同的检索增强方法范式，包括传统的检索器-响应器方法和增强检索器-重排序-响应器框架。

RAG 检索大型语言模型

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作升级】Stable Diffusion 常用模型下载与说明

不同模型的说明如果你去自己下载模型，就会发现有各种不同类型的模型。

文生图 SD

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！

这个模型提供两种不同上下文长度的版本：一种是4k tokens，另一种则是128k tokens，它们通过经过精心设计的预训练和指令调整流程，使得Phi-3 Mini能够更加精确地把握人类的语言习惯

Phi-3 Mini 开源模型微软

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

在实验中是增加了一个MLP重参数化，确保效果，使用MLP后的结果做预测提示微调（Prompt-tuning）将prompt扩展到扩展到连续空间，但是仅在输入层加入prompt连续向量，且不固定，同时使用

训练微调

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

主要用于凸显图像的前景背景和空间关系，前景的比重大，背景浅（提示词加上空间等），在使用场景适用于对空间纵深有需求深度有好几种预处理器，你可以都尝试下，它们区别总结为对前景背景比重不同，

绘画作图

大模型微调方法总结

假设模型在任务适配过程中权重的改变量是低秩（low rank）的，由此提出低秩自适应（LoRA）方法，LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变

开源模型

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