Rerank Model

以下是关于进入 big model 页面的相关信息： 1. 模型下载： 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法： 科学上网（自行解决）。 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置： 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型： 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容： 1. Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度，建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 30 之间，CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。 2. Llama3 部署： 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。

奖励模型（Reward Model）相关内容如下： 在训练 GPT 助手方面，对于奖励模型，需要将提示排成行，提示在三行中相同，但完成项不同。黄色的 token 来自 SFT 模型，在最后添加特殊的奖励读出 token，监督单个绿色 token 的 transformer，它会预测完成项的质量。做出预测后，根据模型对完成项的排名与来自人类承包商的比较事实数据制定损失函数，训练模型使其做出与比较事实数据相一致的奖励预测，从而能够评估提示的完成程度。 此外，关于盈利模式，比如在菠萝作词家平台，可以提供不同级别的订阅套餐，包括基础套餐和高级套餐，分别提供不同服务。还可以与音乐制作人等建立项目合作关系，按项目费用或作品分成获取收益。对于优秀歌词作品，平台可与创作者分享版权收益。也能吸引音乐相关品牌及广告商入驻，通过展示广告、品牌联名等增加收入，或为品牌定制专属歌词内容。最后可以开设线上或线下的歌词创作培训课程。 在 GPT 模型方面，开发者上架经过审核和筛选的 GPT 模型，可获得曝光和赚取收益，虽然官方未公开详细盈利模式，但可能包括多种方式。

在 Dify 中安装 reranker 模型，推荐使用中转服务商。Dify 的部署版本中，模型需自行配置，官方和中转的都支持，但中转服务商从性价比角度更优，充点小钱就能用上各种模型，价格通常有较大折扣，20 刀普通用户能用很久，还能在不同地方使用。若没有合适的中转服务商，可使用我自用的，点击原文即可。模型设置方面，在 Dify 右上角点击设置模型供应商，填入中转服务商提供的信息（一般包括 API base 或 Base URL 以及 key）并保存。若保存成功，回到主页面创建一个 Agent 测试，正常则大功告成。比如我填的 API base 是‘https://one.glbai.com’。

Reranker 是在 AI 搜索和相关流程中用于对检索结果进行重排的重要环节。 在 AI 搜索中，如果要做多信息源整合，就需要对多信息源的检索结果进行重排。重排的目的主要有两个：一是过滤掉跟搜索 query 不相关的参考信息，二是对参考信息的相关性进行排序，以便在做上下文挂载时，优先截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。 做重排的方案有多种，例如 ThinkAny 尝试过使用 zilliz 向量数据库 + llamaindex 框架做相似度匹配，以及使用 FlashRank 开源框架，但前者效率较低，后者准确度不够高。 在基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统以及 RAG 流程中，也存在检索结果可能包含无关信息和排序并非最优的问题。为解决此问题，在 RAG 流程中加入一个 Reranker 模块对检索的信息结果进行打分和重排可以显著提高回答质量，RAG 也因此变成了 RetrieveRerankGenerate（Re2G）。在某些场景中，会直接使用 LLM 来做打分和重排。 在 RAG 中，其主要组成依次是数据提取——embedding（向量化）——创建索引——检索——自动排序（Rerank）——LLM 归纳生成。核心在于能否将内容检索得又快又准。