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如何训练属于自己的AI

回答

训练属于自己的 AI 可以按照以下步骤进行：

  1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。
  6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。

在训练过程中，还可以使用一些工具来辅助，如搜索引擎、RAG（给资料库/让它上网搜）、写公式 Program of Thought(PoT)等。同时，要记得语言模型只会一件事，文字接龙。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。1.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源1.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型1.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能1.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化1.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.拆解复杂的任务，你要先想清楚如何拆解2.拆解任务：一步步思考1.自我反省，能检查出来自己的错误，比如“幻觉”-文字接龙，而非真实记忆2.答案是否正确3.是否符合法律/道德4.仍然是当年那个少年哈哈哈哈哈哈哈1.每次答案都不同：文字接龙是概率答题，掷骰子给答案（没有资料库）2.组合拳Tree of Thoughts(ToT)Algorithm of ThoughtsGraph of Thoughts1.使用工具搜索引擎（警惕“幻觉”）+ RAG（给资料库/让它上网搜）写公式Program of Thought(PoT)还能自己执行-GPT4数学题Python文字生图AI(DALL-E)留个作业promptPlug-in上千个工具自己学习使用工具留个作业1.记得，语言模型只会一件事，文字接龙

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.拆解复杂的任务，你要先想清楚如何拆解2.拆解任务：一步步思考1.自我反省，能检查出来自己的错误，比如“幻觉”-文字接龙，而非真实记忆2.答案是否正确3.是否符合法律/道德4.仍然是当年那个少年哈哈哈哈哈哈哈1.每次答案都不同：文字接龙是概率答题，掷骰子给答案（没有资料库）2.组合拳Tree of Thoughts(ToT)Algorithm of ThoughtsGraph of Thoughts1.使用工具搜索引擎（警惕“幻觉”）+ RAG（给资料库/让它上网搜）写公式Program of Thought(PoT)还能自己执行-GPT4数学题Python文字生图AI(DALL-E)留个作业promptPlug-in上千个工具自己学习使用工具留个作业1.记得，语言模型只会一件事，文字接龙

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去ai味
要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。
2024-09-19
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺，我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗？
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19
如何训练chatgpt
ChatGPT 的训练过程较为复杂，主要包括以下方面： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，数量达数百万亿字。 2. 硬件支持：使用现代 GPU 硬件，以并行计算数千个示例的结果。 3. 训练方式： 基本概念：训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 操作过程：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 4. 训练目的：不是记忆，而是学习“提问和回答的通用规律”，以实现举一反三。但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料等缺点，导致缺乏及时性和准确性。 5. 规模与效果：在训练中，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。尽管没有根本的理论确定所需的训练数据量和网络规模，但实践中，ChatGPT 成功地从大量文本中进行了训练，其成功表明神经网络在实现基于人类语言算法内容的模型时相当有效。
2024-09-17
AI 增量训练 Lora
以下是关于 AI 增量训练 Lora 的相关知识： 参数理解： 1. 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。理论上讲，图片精细度越高，学习步数越高。 2. 循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮为一次循环，循环次数一般在 10 20 之间。次数并非越多越好，过多会导致过拟合，即画什么都和样图一样。 3. 效率设置：主要控制电脑的训练速度。可保持默认值，也可根据电脑显存微调，但要避免显存过载。 总的训练步数为：图片张数×学习步数×循环次数。 此外，沃尔夫勒姆提到人工智能是基于机器学习（通常通过神经网络实现），根据给出的示例进行增量训练，且这些示例包括大量人类生成的科学文本等，或者关于世界上发生的事情的实际经验。
2024-09-13
AI 增量训练和模型微调的区别
AI 增量训练和模型微调存在以下区别： 目的：增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务，而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围：增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新，而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式：增量训练可能会对全量的模型参数进行训练，而微调存在全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）两种技术路线，PEFT 只对部分模型参数进行训练，且目前在业界较为流行。 成本和效果：从成本和效果综合考虑，PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能，但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用：增量训练可能需要更多新的数据，而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容，可参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-09-13
大模型训练的数据形式
大模型训练的数据形式主要包括以下方面： 1. 数据来源广泛：往往来自于互联网，涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等。 2. 数据类型多样：包括文本、图像、音频等多模态数据。 3. 数据规模庞大：一般使用 TB 级别的数据进行预训练。 例如，对于大语言模型（LLM），通常使用 Transformer 算法，以大量的文本数据进行训练。而多模态模型，如文生图、图生图等模型，则使用图文或声音等多模态的数据集进行训练。
2024-09-13
我想训练一个个人日程提醒工具，需要输入哪些信息，什么格式？
训练一个个人日程提醒工具通常需要输入以下几类信息： 1. 日程的具体内容：包括活动的名称、描述等。 2. 时间信息：明确日程开始和结束的具体时间。 3. 重复模式：例如是否每天、每周、每月重复等。 4. 提醒方式：如短信、邮件、应用内推送等，以及提前提醒的时间间隔。 输入格式可以是结构化的数据格式，如 JSON 格式，包含上述各个字段的键值对；也可以是表格形式，将不同的信息列在不同的列中；或者是文本形式，但需要有明确的分隔和标识，以便程序能够准确解析。
2024-09-11
用Ai设计的画稿，是属于我个人的吗？我可以商业使用吗？
AI 绘画的版权问题一直存在争议。在 Midjourney 流行后，用户无需自己搭模型就能获取大量 AI 生成的图像，但关于其是否道德或合法尚无定论。有观点认为 AI 只是从现有素材库中拼接和重塑内容，真正的创意来自原始艺术家；也有观点认为 AI 绘画需要创意，prompt 能体现这一点，因此在艺术社区和 AI 图片分享评论区常有相关争执。 目前旧的法律法规未覆盖 AI 相关场景，包括国内著作权内容也未对 AI 相关进行说明。在新的法律法规出台前，使用 AI 制作的图版权可能是公版，不能保证著作权。为确保版权，建议将机器生产的内容作为原始素材，在后期多下工夫突出“人类创作”部分。 AI 绘画在个体方面的应用包括成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等。在公司方面，包括设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用等。 在工作中出图方面，不同人员有不同的应用，如 harry 用于兴趣学习、自媒体素材、自定义节点开发；古戈尔用于视频、动画；二师兄用于图像流制作、装修工程和建筑工程等。
2024-09-14
如何大家属于自己的知识库，需要哪些素材
创建属于自己的知识库并上传文本内容，需要以下步骤： 1. 在单元页面，单击新增单元。 2. 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式。 3. 选择一种文本内容上传方式完成内容上传，具体方式如下： 本地文档：在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，分段标识符选择符合实际所需的标识符，分段最大长度设置每个片段内的字符数上限，文本预处理规则包括替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址），单击下一步完成内容上传和分片。 在线数据： 自动采集方式：适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。单击自动采集，单击新增 URL。在弹出的页面完成输入要上传的网站地址，选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期，单击确认。当上传完成后单击下一步，系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集：适用于需要精准采集网页上指定内容的场景。安装扩展程序，详情请参考。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。在弹出的页面上，点击页面。 Notion：在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。选择要导入的数据，然后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，分段标识符选择符合实际所需的标识符，分段最大长度设置每个片段内的字符数上限，文本预处理规则包括替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址），单击下一步完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。输入单元名称，然后单击确认。单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。单击保存。
2024-09-09
如何建立一个属于自己的电商大模型，又如何把数据放到自己的大模型里
建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下： 1. 配置 OneAPI： 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 dockercompose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： 1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 2. 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-05
如何建立一个属于自己的ai模型
建立属于自己的 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 模型安装设置 对于二维码相关的模型，进入 SD 版块，下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型，填入关键词，设置迭代步数、采样、图像大小等参数。 2. 部署和训练 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. 注册 AI 模型 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码以备后续使用。 总的来说，建立自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-09-03
可灵AI和即梦AI从属于AIGC的哪个领域？
可灵 AI 和即梦 AI 属于单纯做 AIGC 的产品，这类产品借助 AI 的生成能力来实现相关功能。
2024-08-22
根据自己5000小时的视频制作属于自己的数字人
以下是根据您 5000 小时的视频制作属于自己的数字人的方法： 生成数字人： 1. 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，然后点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到视频文件的轨道中，左下角会提示渲染完成时间。之后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片：删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地一张图片上传，如书架图片，点击图片右下角的加号将其添加到视频轨道（会覆盖数字人）。书架图片所在轨道会新增，将轨道最右侧的竖线向右拖拽至视频最后使其在整个视频播放时显示。选中背景图片所在轨道，在显示区域拖动图片的角将其放大到适合尺寸，如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适位置。 3. 增加字幕：点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后点击右上角的“导出”按钮，导出视频备用。 AI 换脸： 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面。在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。处理完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出换脸后的视频到本地。 本次制作的成本和时间： 1. 时间：大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频：免费。 3. 数字人换脸：约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元，facefusion 软件运行只占服务器运行时长的一部分，所以换脸的成本约 0.8 元。
2024-08-14