文章列表-AI魔法学院

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国产编程大模型CodeGeex

CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点（共1536个国产昇腾910 AI处理器）上训练而成。截至2022年6月22日，CodeGeeX历时两个月在20多种编程语言的代码语料库（>8500亿Token）上预训练得到。

编程 2023-09-18

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

下载 2023-09-14

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

在人工智能兴起的当下，AI正在不断地重塑着很多行业。我辈人工智能从业者，在探索AI应用的同时，也在不断地下钻技术本质。由于笔者之前梳理过比较多的AI应用，在查看检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation）技术论文时，发现了一个事实，那就是几乎各大AI应用都有用到这种检索增强技术。像之前介绍过的pandasAI、quivr、flowise、localGPT、privateGPT、pdfGPT和一些常见的基于大模型构建的本地知识库等AI应用无一不是建立在检索增强技术之上的，它是向量数据库能够在AI应用中发挥重要作用 ...

大模型 2023-09-14

StableDiffusion

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

大模型文生图 2023-09-14

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

下载 2023-09-14

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

🤗 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调），是一个用于在不微调所有模型参数的情况下，高效地将预训练语言模型（PLM）适应到各种下游应用的库。PEFT方法仅微调少量（额外的）模型参数，显著降低了计算和存储成本，因为对大规模PLM进行完整微调的代价过高。最近的最先进的PEFT技术实现了与完整微调相当的性能。

大模型 2023-09-14

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

关于Ai绘画，很多人在体验了Midjourney（以下简称MJ）之后，发现它创意能力很强，但可控性比较弱，不便应用，于是转向Stable Diffusion（以下简称SD），但又发现SD貌似很复杂。我在后台收得比较多的留言，都是一些很基础的问题咨询，这是这篇文章的写作背景。

文生图 2023-09-14

AI创作｜如何通过GPT进行漫画视频的故事改写

随着AI绘画在今年爆火后，通过AI的方式制作的漫画类小说推文视频在短视频平台中爆发式增长。许多想要进入这一创业赛道的同学在制作漫剪视频时遇到的第一个问题就是如何将一部长篇小说改成适合短视频的短篇故事。本文作者将分享一些通过ChatGPT的AI手段进行故事改写的技巧和经验。

生成式AI 2023-09-14

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

大模型 2023-09-14

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

以 ChatGPT为代表的 AI工具出现，正在引发一场新的变革，并且有极大可能，让数亿人的工作，被 AI工具所替代。《三体》里有一句经典台词，叫作：毁灭你，与你无关。对 ChatGPT来说，亦如此。今天给大家分享一个 ChatGPT+文字转视频AI工具，批量跑原创视频的玩法。不需要你懂拍摄，也不需要你去剪辑。只要你具备一定的文字敏感度，和内容判断力，就能快速把效率+产量拉升上来，快速通过流量更大的视频内容，获取收益。这套方法特别适合：团队作战的企业，流量团队，以及不想视频出镜的个人。

生成式AI 2023-09-14

AIGC大模型，潮水褪去之后

AIGC大模型，潮水褪去之后

大模型 2023-09-14

AIGC生成客服虚拟人

AIGC生成客服虚拟人

文生图 2023-09-13

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

生成式AI 2023-09-13

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

之前尝试了基于LLaMA使用LoRA进行参数高效微调，有被惊艳到。相对于full finetuning，使用LaRA显著提升了训练的速度。虽然 LLaMA 在英文上具有强大的零样本学习和迁移能力，但是由于在预训练阶段 LLaMA 几乎没有见过中文语料。因此，它的中文能力很弱，即使对其进行有监督的微调，同等参数规模下，它的中文能力也是要弱于bloom-7b1、chatglm-6b等。下面，我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调，相关代码放置在GitHub上面：llm-action。

大模型 2023-09-13

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

大模型 2023-09-13

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