文章列表-AI魔法学院

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改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

基于 LLM 的检索工作原理简图在LLM开发中有一个原则就是尽可能的使用大模型的能力，LLM并不只是最后作答，在关键词增强，答案一致性判定等上面都可以使用，在这里就可以利用大模型来判定生成结果最合适的候选问答

大模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

将两个主角的声音单独提取出来，随后依次进行背景音和前景音的分离，声音降噪以及声音切片等操作，这些步骤之前已经做过详细介绍，请参见：民谣女神唱流行，基于AI人工智能so-vits库训练自己的音色模型(叶蓓

Bert-vits 语音

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

提示方法可以分为两类： · 硬提示（Hard Prompts）：手工制作的具有离散输入标记的文本提示；

大模型

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

4 https://github.com/Moonvy/OpenPromptStudio 这是一个可以将AIGC提示词（现在也支持Midjourney）可视化，并提供编辑功能的工具

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

在PTQ中，阈值或者scale一般是通过统计的方法，然后人工通过一些分布相似性得到的，然而，这肯定是有误差的。

大模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

模型效果为了比较模型效果，这里是选择了包含21个类别的2100个prompt进行人工评测，评测也包括两个方面：生成图像和文本的一致性和视觉质量。

Kandinsky-3 文生图开源模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

Transformer Block里加入一些小层Adapter Adapter是紧跟其他组件后面的，又做了特征缩减，可能会导致模型表达能力降低（不如Lora） 2-Prompt Tuning 手工Prompt

大模型

国产编程大模型CodeGeex

申请模型权重全新多编程语言评测基准HumanEval-X：HumanEval-X是第一个支持功能正确性评测的多语言、多任务的基准，包含820个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案，覆盖

编程

大语言模型应用中的文本分块策略

当然，我们会使用句子分块，并且有几种方法和工具可用于执行此操作，包括：朴素切分：最简单的方法是按句点（“.”）和换行符切分句子。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用LoRA模型推荐

注意事项： 1.）CFG范围将会改变风格 1~3 : 大小写意 3~7 : 逐渐工笔 2.）推荐基础模型为ChilloutMix、国风3.2等 3.）

文生图 SD

图解 Transformer——功能概览

作者在系列文章中，介绍了 Transformer 的基本知识，架构，及其内部工作方式，并深入剖析了 Transformer 内部的细节。

Transformer 大模型图解

RAG超参数调优食用指南

Tune运行ParamTuner 在这里，我们运行由 Ray Tune 提供支持的调谐器，Ray Tune 是一个用于任意规模的实验执行和超参数调整的 Python 库，集成了各种额外的超参数优化工具

rag 大模型

中文原生文生图大模型来了！腾讯混元推出，Sora 同架构

今年初，腾讯广告基于腾讯混元大模型，发布了一站式 AI 广告创意平台腾讯广告妙思，可为广告主提供文生图、图生图、商品背景合成等多场景创意工具，有效提高了广告生产及投放效率。

文生图混元腾讯

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

即使在特定于金融的开卷问答任务上，CLMs也超越了固定的RAG系统——并且在法律和硬件工程等其他专业领域也有类似的提升。

RAG 大模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

可以看到，工作的还不错，LLM自己给自己上了一课，我们只是动动嘴（手）。

知识图谱大模型

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