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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?

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
有没有根据课程进行日程安排并自动按照记忆曲线形成学习复习提醒的工具
以下是一些根据课程进行日程安排并自动按照记忆曲线形成学习复习提醒的工具: 1. Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。使用方法是选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 此外,还有一些其他与 AI 学习外语相关的工具和平台: 1. Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。使用方法是录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 2. Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。使用方法是将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 3. Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 4. Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-07
能安排日程的AI助理
目前市面上有几款能够安排日程的AI助理,其中包括: 1. Google Assistant:Google Assistant是一款功能强大的AI助理,能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。用户可以通过语音或文本输入与其交互,并且可以在多个设备上使用。 2. Apple Siri:Apple的Siri也是一个智能的AI助理,可以帮助用户安排日程、设置提醒、发送消息等。Siri可以在iPhone、iPad、Mac等多个设备上使用,并且支持语音和文本输入。 3. Microsoft Cortana:Microsoft的Cortana是一个智能的AI助理,能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。Cortana可以在Windows 10设备、Android和iOS设备上使用。 4. Amazon Alexa:Amazon的Alexa是一个智能的AI助理,可以帮助用户安排日程、设置提醒、播放音乐等。Alexa可以在Amazon Echo设备上使用,并且支持语音输入。 这些AI助理都具备安排日程和管理时间的能力,用户可以根据自己的需求选择合适的AI助理。此外,还有一些专门的智能日程管理工具,如Google Calendar、Microsoft Outlook等,也能够帮助用户高效地管理时间和日程。
2024-05-21
有哪些可以阅读多字数文本(doc,pdf等格式)的ai
以下是一些可以阅读多字数文本(如 doc、pdf 等格式)的 AI 产品: 1. 沉浸式翻译: 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。 插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi AI: 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传 TXT、PDF、Word 文档、PPT 幻灯片、Excel 电子表格等格式的文件,Kimi AI 能够阅读并理解相关内容,为用户提供基于文件内容的回复。 此外,以下是一些可以翻译 PDF 的 AI 产品: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
如何让智能体输出内容的格式为pdf
要让智能体输出内容的格式为 PDF ,可以参考以下步骤: 1. 明确任务目标与执行形式: 详细描述期望获得的输出内容,包括确定输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据,明确输出的具体格式和结构,以及确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。例如,以 LearnAndRecord 的一篇文章为例,拆解其结构,评估生成结果的输出格式(如文字、图片、音频)及可行性。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。比如,在生成思维导图的任务中,确定处理方式(如单次)、输入(如引用特定变量)和输出(如确定所需的图片格式的思维导图输出字段)。 值得注意的是,Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容,Markdown 作为轻量级文本标记语言,能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入,音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。总体而言,通过稍加变通,基本可以实现所需功能。
2024-11-09
我想从互联网上搜集某些类型的论文,并且自动整理成我想要的格式,有什么基于大模型的agent或者软件推荐吗
以下是一些基于大模型的 agent 或者软件,可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,在 AI 文章排版方面,以下工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式: 1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息: 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。 参考。 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程。
2024-11-06
改论文格式的AI
以下是一些可用于改论文格式、进行论文排版以及为医学课题提供修改意见的 AI 工具: 论文写作与格式相关: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 为医学课题提供修改意见的工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题的修改意见。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 较受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。对于医学课题修改,可根据自身需求尝试上述工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 1.需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一、(一级大纲) 1、(二级大纲) 1.1(三级大纲)
一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧
2024-10-28
如何输入图片,根据图片生成流程图
以下是关于输入图片生成流程图的相关内容: “镜子画布”小游戏: 需求分析: 这是一种帮助孩子理解和掌握对称概念的教育类小游戏。 内容需求方面,加入“选择难易度等级”概念,根据不同年龄和等级提供不同玩法。 图片生成:用户选择主题后画出相关内容。 图片处理:对图片以中心点分割,右侧内容进行“橡皮擦”处理,包括完全擦掉、给出辅助线、线条做浅等方式。 用户输入:包括输入主题(关键词)或随机生成主题、所选等级(简单、中等、困难)、描图的辅助线等级(无辅助线、“田字格”辅助线、“描红”辅助线)。 制作个人奥运头像: 需求分析:用自己的图片、照片生成漫画形式的以照片人物为主体的运动员头像图。 输入:先使用 ChatGPT 完成工作,输入奥林匹克项目生成人物描述,结合范例提示词添加中国人、中国运动服和项目场景描述,再使用重绘、垫图等参数调整。 “数独游戏”小游戏: 游戏设计: 答案验证:用户把填写内容以 9×9 矩阵形式输给 GPTs,GPTs 利用 Python 与 solution 矩阵对比,出错留红色“X”标记。 答案:用户可要求直接打印答案页。 做成图片的原因:方便用户理解和打印。
2024-11-08
有没有输入歌曲,自动生成mv的
目前存在输入歌曲自动生成 MV 的相关方法和案例: 大峰的案例中,先使用 Suno 生成歌曲,选择中国风风格,凭借音乐审美选出中意的歌曲。然后将歌词发给 GPT,让其以英文 AI 绘画提示词的形式提供每句歌词的每个分镜,再将生成的图片丢入 Midjourney 进行图片生成,最后用 Midjourney 生成的图片丢入 Runway 进行图生视频。 专业的歌曲分析师可以根据用户输入的歌词完成基本的歌曲 MV 构思部分。 在爆肝 60 小时的案例中,音乐制作方面一开始想抽三个不同的曲子拼接,但因节拍、风格、情绪不同难以剪辑,最后用了一首完整的曲子。团队成员上传推荐歌曲到多维表格,附上推荐理由,由相关人员审核通过。还有一些技巧,如在前奏部分重复第一句以解决发音不清晰问题。
2024-11-06
什么网站可以输入word文档,AI生成简历
以下是一些可以输入 word 文档并由 AI 生成简历的网站: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上工具都能帮助您快速、高效地创建出专业的简历,您可以根据自身需要选择最适合的工具。
2024-10-31
输入一段中文,生成饱含情感的中文语音
以下是为您生成饱含情感的中文语音的相关信息: 在制作包含简短对话的 AI 短片时,声音部分通常在传统影视制作中有多个流程,如现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,相当于后期配音。比如将中文台词谷歌翻译成英文后,需进行英文字幕校对与台词润色形成配音稿。使用 11labs 进行对白制作时,其英文效果较好,但存在声音没有情绪和情感的问题。只能通过标点符号如,、……。!等来改变语音效果,且常常需要生成十几二十段音频来找到合适的声音。国内可以使用出门问问的魔音工坊,它有情绪调节控件。 另外,阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 有情感表达语音生成的功能,例如在 Sad 情感下,有“等你熬过那些孤独无助的时刻,你才会发现,原来自己并没有想象中那么脆弱。原来一个人,也可以活成千军万马的模样。”等表述;在 Happy 情感下,有“小丽抿着嘴,弓着腰,蹑手蹑脚地,一步一步慢慢地靠近它。靠近了,靠近了,又见她悄悄地将右手伸向蝴蝶,张开的两个手指一合,夹住了粉蝶的翅膀。小丽高兴得又蹦又跳。”等表述。 在剪辑方面,对于 13 分钟的短片,剪映更方便;更长篇幅或追求更好效果可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-10-15
创建好的机器人,如果有新的知识,他会学习吗,还是需要人工输入到知识库里
创建好的机器人在学习新知识方面,情况有所不同。以使用 Coze 免费打造微信 AI 机器人为例: 1. 搭建步骤: 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置:输入变量名写“Question”,描述为“用户输入的问题”,变量类型选“String”。 知识库配置:将开始节点和知识库左侧节点连接,引用开始节点的变量“Question”,选择之前创建好的知识库,并将知识库右侧节点与结束节点左侧相连。 结束节点配置:用于输出最终结果,回答格式设为“您的问题:{{question}} 问题的答案:{{answer}}”,在输出变量定义“question”引用开始节点的“Question”,“answer”引用知识库节点的输出“output”,回答模式选择使用设定内容直接回答。 试运行测试:点击右上角“试运行”,输入问题如“AIGC 课件”,点击右下角“运行”,可查看工作流每步的详细输入和输出。 2. 知识库创建: 在线知识库:点击创建知识库,创建如画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割,选择飞书文档、自定义,输入“”进行区分,可编辑修改和删除,添加 Bot 后在调试区测试效果。 本地文档:对于如画小二 80 节课程分为 11 个章节的情况,不能一股脑全部放入训练,应先放入大章节名称内容,章节内详细内容按固定方式人工标注和处理,然后创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到,否则无法获取 API。 但关于创建好的机器人能否自动学习新知识,上述内容未直接提及。一般来说,这取决于机器人的设计和配置,有些需要人工将新知识输入到知识库里,有些则可能具备一定的自动学习能力,但通常也需要人工干预和优化。
2024-10-08
现在的大模型应用都没有记忆能力需要在每次调用时输入上下文?
目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例,它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力,而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理,在回复时是一个字一个字地推理生成内容,会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大,若每次计算都带入全量数据,算力难以承受,且仅算字的概率容易受不相干信息干扰,词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外,系统的内存是大模型的上下文窗口,如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢,且模型可能失焦降低准确度,研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外,操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力,而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果,处理无尽的私有数据。
2024-10-08
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容: 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始,AI 也应如此。当前的学习方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起,设计新疗法的科学家经历多年学习和指导,这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料,对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:像孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性,应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉,可使用对抗训练技术,让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
怎么训练自己的小说大纲模型
训练自己的小说大纲模型可以参考以下步骤: 步骤一:创建数据集 1. 进入厚德云模型训练数据集,网址为:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 2. 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签的 zip 文件,也可以只有图片没有打标文件(之后可在 c 站使用自动打标功能)。 5. 也可以一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 6. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 7. 上传 zip 以后等待一段时间。 8. 确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二:Lora 训练 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 5. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 7. 然后等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三:Lora 生图 1. 点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面。 2. 模型上的数字代表模型强度,可以调节大小,正常默认为 0.8,建议在 0.6 1.0 之间调节。 3. 也可以自己添加 lora 文件,点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 4. VAE 不需要替换。 5. 正向提示词输入写的提示词,可以选择基于这个提示词一次性生成几张图。 6. 选择生成图片的尺寸,横板、竖版、正方形。 7. 采样器和调度器新手小白可以默认不换。 8. 迭代步数可以按照需求在 20 30 之间调整。 9. CFG 可以按照需求在 3.5 7.5 之间调整。 10. 随机种子 1 代表随机生成图。 11. 所有设置都好了以后,点击开始生态,生成的图会显示在右侧。 12. 如果有哪次生成结果觉得很不错,想要微调或者高分辨率修复,可以点开那张图,往下滑,划到随机种子,复制下来,粘贴到随机种子这里,这样下次生成的图就会和这次的结果近似。 13. 如果确认了一张很合适的种子和参数,想要高清放大,则点开高清修复,可以选择想放大的倍数。新手小白可以就默认这个算法,迭代步数也是建议在 20 30 之间,重回幅度根据需求调整,正常来说在 0.3 0.7 之间调整。 今日作业 按照比赛要求,收集六个主题中一个主题的素材并且训练出 lora 模型后提交 lora 模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd 。 另外,直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型的步骤如下: 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中(如果在 Windows 上;否则,选择另一个文件 requirements.txt)。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键,这将安装所有所需的依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。请注意,如果为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。 3. 教程: 图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如 5。然后,下划线是必须的。 对于 data_path,必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如:C:\\database\\5_myimages ,必须写 C:\\database 。 对于参数,在第一行,可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。据说必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。但也可以尝试使用微调。
2024-11-12
怎么训练自己的模型
训练自己的模型可以参考以下内容: 基于百川大模型: 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。 在 Train 页面里,选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集(如 wechat 和 self_cognition)。 注意学习率和训练轮次的设置,要根据数据集大小和收敛情况来调整。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求,加速训练速度。 显存小的情况下,可以减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用约 20G 左右,训练时间根据聊天记录规模大小而定,少则几小时,多则几天。 训练自己的 AI 绘画模型(Stable Diffusion): 样本采样器(sample_sampler):可选择,默认是“ddim”。 保存模型格式(save_model_as):可选择,SD WebUI 兼容"ckpt"和"safetensors"格式模型。 训练流程主要包括: 训练集制作:数据质量评估、标签梳理、数据清洗、标注、标签清洗、增强等。 训练文件配置:预训练模型选择、训练环境配置、训练步数及其他超参数设置等。 模型训练:运行训练脚本,使用 TensorBoard 监控。 模型测试:用于效果评估与消融实验。 训练资源: Rocky 整理优化过的 SD 完整训练资源 SDTrain 项目,可通过关注公众号 WeThinkIn,后台回复“SDTrain”获取。
2024-11-12
AI训练师是什么职业
AI 训练师是一种新兴职业,其职责和工作内容因具体领域和应用场景而有所不同。 例如,在 AI 教育培训和商业应用方面,像星动 AI 联合创始人李先森所从事的工作,可能包括对学员进行 AI 相关知识和技能的培训,以及参与 AI 项目的测评和指导等。 在 AI 设计领域,AI 训练师可能需要负责 AI 风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义。根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护,熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发,负责 AI 模型(如 LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化,编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制,并为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。 总之,AI 训练师需要具备相关的专业知识和技能,以帮助 AI 系统更好地学习和优化,从而实现各种应用目标。
2024-11-11
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11