文章列表-AI魔法学院

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搞了一个Dify开源知识库

对于AI创业的小伙伴来说，dify具备了AI原生应用的技术栈，值得学习、研究一波，加以应用实践，或许会走很多弯路。

Dify 大模型知识库

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

5.人类在模型能力之上发挥增量价值，是否就是集中在更加抽象的概念和逻辑、规律、联结这类“核心知识”的生成

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

对于个人使用者而言，如果是解决自己日常生活、工作中的一些问题，直接用Prompt Engineering的方式，通常问题不大。

大模型微调

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

需要套用特定模板[2]，类似Llama-2-Chat 适用场景文本续写：给定上文，让模型生成下文

大模型

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

对 ChatGLM3-6B-Base 的测试中，BBH 采用 3-shot 测试，需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试，MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算

ChatGLM3 语音模型开源模型

字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言

这使得模型能够在不同语种之间进行语音合成，而无需在任何双语或平行示例上进行训练。

coqui-ai TTS 语音

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

ChatGPT提示工程5篇合集(四)：ChatGPT提示工程 - 转换

语调转换 Prompt 将以下俚语翻译成商务信函的语言：伙计，我是乔，看看这个立式灯的规格。

prompt 提示词

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

尽管有研究表明重复数据并不降低模型的质量，但是重复冗余的数据会增加额外的微调成本。

大模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

提示词 prompt chatgpt

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

入口：https://kimi.moonshot.cn/chat 也可以直接对文档进行提问：一分钟做PPT 用WPS AI+GPT4这两个工具就可以完成，一分钟就可以快速做好模版

AI工具

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

正是在这样的背景下，PymuPDF4llm应运而生，它以其开源、免费、强大的特点，迅速赢得了广大开发者的青睐。

PymuPDF4llm PDF

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

5.强大的报告和日志功能：Robot Framework 生成详细的测试报告和日志，可以帮助用户分析测试结果和问题定位。

RPA框架自动化

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

其三是合成得到的监督数据，利用GPT3.5为来自Wiki跟MC4的长文本生成对应的问题，用于缓解模型在长文档检索任务的不足，同时引入额外的多语言数据。

BGE M3-Embedding 多语音检索

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Infini attention 让基于Transformer的模型能够在有限的内存占用和计算量下高效处理无限长的输入序列，它把压缩内存集成到标准的注意力机制中，并在单个Transformer块内构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制

大模型上下文

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