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大模型时间序列的图

回答

以下是为您整理的关于大模型时间序列相关的图的信息：

  • 2023 年 7 月 10 日，在“一图胜千言”中更新了几张图，包括一张 LLM 很重要的图，其背后是一篇必读论文《Language Models are Few-Shot Learners》，还有大型语言模型（大于 10B）的时间轴，这背后也是一篇论文，85 页盘点 LLM 发展史，附最详细 prompt 技巧。此外，还有 datacamp 出品的“生成式人工智能工具全景图”和“盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务”。
  • 中文大模型基准测评 2023 年度报告中，国内大模型关键进展大致分为三个阶段，即准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。
  • Sora：大型视觉模型的综述中，基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用 3D U-Net 架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。还包括通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的 LDM 转变为视频生成器等内容。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2023 年历史更新（归档）

[title]2023年历史更新（归档）[heading3]7月10日一图胜千言中更新了几张图一张LLM很重要的一张图，背后是一篇必读论文[《Language Models are Few-Shot Learners》](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=rec0Ig6Qzf&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)[大型语言模型（大于10B）的时间轴](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=recJR4ndlj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)这背后也是一篇论文，85页盘点LLM发展史，附最详细prompt技巧datacamp出品的[生成式人工智能工具全景图](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=rec91zO1YX&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)和[盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=recf9ckOMT&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

5（关键进展）时间准备期成长期爆发期◼自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。故事的起点：ChatGPT发布国内迅速形成大模型共识

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[title]Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】[heading1]3技术[heading2]3.3建模基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用3D U-Net架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。它采用v-预测参数化以确保数值稳定性，并使用条件增强来促进模型间的并行训练。该过程涉及对图像和视频的联合训练，将每个图像视为一个帧以利用更大的数据集，并使用无分类器引导[57]来增强提示的忠实度。应用渐进式蒸馏[58]来简化采样过程，显著减少计算负载同时保持感知质量。结合这些方法和技术，Imagen Video不仅能生成高保真度的视频，还能展现出卓越的可控性，如其生成多样化视频、文字动画和各种艺术风格内容的能力所示。14(a)额外的时间层。通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的LDM转变为视频生成器。在优化过程中，图像骨干θ保持固定，只有时间层li的参数ϕ接受训练。14(b)视频LDM堆栈。视频LDM首先生成稀疏关键帧，然后使用相同的潜在扩散模型进行两次时间插值以实现高帧率。最后，将潜在视频解码到像素空间，并可选地应用视频上采样器扩散模型。图14：视频LDM的整体框架。来源：视频LDM[36]。

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10碱基长度序列如何进行比对
很抱歉，目前知识库中没有关于 10 碱基长度序列如何进行比对的相关内容。但一般来说，进行碱基序列比对可以使用专门的生物信息学软件和算法，常见的方法包括基于动态规划的算法（如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法）、基于哈希表的快速比对方法等。同时，还需要考虑碱基的相似性计分规则、空位罚分等因素。如果您需要更详细准确的信息，建议查阅专业的生物信息学教材或咨询相关领域的专家。
2024-08-27
如何减少 大模型的幻觉
减少大模型幻觉的方法主要有以下几点： 1. 使用 Prompt：在与大模型交互时，Prompt 是一套语言模板。它能为大模型提供更多的输入、限定、上下文和更明确的结果输出要求，帮助大模型更好地理解用户问题，从而减少随意发挥导致的幻觉问题。 2. 上采样（Up Sampling）：针对“Imitative Falsehoods”，即样本存在错误的情况，上采样可以作为一种缓解办法。 3. 注意数据隐私保护：减少模型见数据的次数，例如避免模型过多重复接触某些数据，以降低记忆隐私泄露的风险，这在一定程度上也有助于减少幻觉问题。 大模型出现幻觉的原因包括： 1. 样本存在错误：如果大模型学习的“教材”中有错误，其输出也可能出错。 2. 信息过时：存在以前正确但现在过时的信息。 此外，大语言模型偶尔会根据输入输出荒谬或不符合事实的内容，目前各家大语言模型在该问题上的表现都有待改进。
2024-11-18
chilloutmix模型
以下是关于 chilloutmix 模型的相关信息： 在腊八节相关的生成中，模型为 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix，生成尺寸与草稿图保持一致，有正、负面关键词及 ControlNet 设置等具体参数。 在猫猫相关的生成中，虽然作者建议使用 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix 模型，但也可以尝试其他模型。 在 AIGC Weekly 09 中，提到从 civitai 下载 ChilloutMix 模型并放到整合包 models\\Stablediffusion 目录里启动 web UI 切换模型。
2024-11-17
SD好的模型分享
以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容： 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型，有不同型号，如 4080ti 笔记本测试中，12G 显存下，sdxl base+refiner 模型，使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒，320Mb 的 small 模型用时 34s，质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒，更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒，偏绘画感觉。t2i 的用时 34s，偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间，平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中，图形尺寸 6641024，diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒，small 模型用时 23s，kohya 模型用时 42 秒，sai 模型用时 1 分 12 秒，sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时，要先确定照片风格，如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型，作者已整理好，如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。
2024-11-17
sd模型
Stable Diffusion（SD）模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中，经过一定迭代次数生成符合文本描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩的图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。比如在之前生成的沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块，将输入文本信息编码，生成 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。 CLIP 模型包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，在 Stable Diffusion 中主要使用 Text Encoder 模型。它将输入的文本 Prompt 编码转换成 Text Embeddings（文本的语义信息），通过 UNet 网络中的 CrossAttention 模块嵌入 Stable Diffusion 中作为 Condition，对生成图像的内容进行控制与引导。目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型。 CLIP ViTL/14 中的 Text Encoder 是只包含 Transformer 结构的模型，由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成，模型参数大小是 123M，输出的 Text Embeddings 维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式： SD 模型权重百度云网盘：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源百度云网盘：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。
2024-11-17
我是一名高中历史老师，请问用什么大模型能帮我做教学设计
以下为您推荐一些利用大模型辅助高中历史教学设计的案例： 有一位历史老师使用 GPT 给学生讲课，通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。例如明朝灭亡、南京、1645 年 5 月的相关案例，您可以参考：https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 对于历史专业的学生，当他们遇到像 ChatGPT 这样的语言模型时，已经训练有素能够识别一些常见的陷阱，如事实不准确等，并通过事实核查、分析体裁和受众、在相关来源中搜索等技能来解决这些问题。 语言模型对于历史学家和历史专业的学生是有益的，但对于历史老师和其他教育工作者在短期内可能会带来一些问题，需要重新思考许多作业的布置方式。 您可以尝试借鉴这些案例，根据您的教学需求和学生特点，对大模型的应用进行调整和优化。
2024-11-17
大模型可以修复老旧的分辨率低的视频吗
大模型在修复老旧低分辨率视频方面是可行的，但具体效果因模型和方法而异。 例如，使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型、StableSR 模块和 VQVAE 等，通过不同的放大方法进行测试。如“Ultimate SD upscale”脚本放大，重绘幅度不同效果有别，重绘幅度大可能导致人物失真。“后期处理”的放大方法能使眼神更锐利，但对模糊的头发改善有限。而 StableSR 的放大则需要进行相应的模型和参数调整。 另外，像 Sora 这样的大型视觉模型，能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像。它可以处理不同格式和分辨率的视觉数据，保持原始宽高比，改善生成视频的构图和框架。其基础模型用于低分辨率视频生成，通过级联扩散模型细化提高分辨率，采用 3D UNet 架构，结合多种技术和方法，能生成高保真度且具有可控性的视频。
2024-11-17
我是一名资讯人员，早会分享脑机接口，时间只有10分钟，希望使用通俗易懂的语言分享，重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
有什么智能体能自动根据表格的时间进行语音提醒吗
目前市面上有一些智能体可以实现根据表格中的时间进行语音提醒的功能。例如，一些专门的任务管理或日程提醒类的应用程序中的智能助手，它们能够与表格数据进行交互，并在设定的时间通过语音进行提醒。但具体的选择会受到多种因素的影响，如表格的格式兼容性、提醒的设置灵活性以及与您使用设备的适配性等。您可以在应用商店中搜索相关的任务管理或日程提醒应用，并查看其功能介绍和用户评价，以找到适合您需求的智能体。
2024-10-22
零基础学习ai 多长时间达到专家的水平
成为 AI 领域的专家并非一蹴而就，需要经历一个长期的过程。就像在医疗保健领域，成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育，再进行学徒实践，从该领域最出色的实践者那里学习，这个过程往往需要数年时间。 对于零基础学习 AI 而言，目前没有一个确切的时间能保证达到专家水平。这取决于多种因素，如个人的学习能力、投入的时间和精力、学习方法的有效性等。 而且，AI 技术发展迅速，需要不断学习和更新知识。按照当前的发展速度，5 年时间行业就可能发生巨大变化。如果不能持续跟进，很容易被更强大的 AI 技术所淘汰。 总之，要达到 AI 专家水平需要长期的积累和不断的学习，十几年内行业的变化可能会对学习者提出更高的要求。
2024-10-17
chatgpt版本更新时间
ChatGPT 不同版本的知识更新时间如下： ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月。 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。
2024-10-14
文字生成视频，时间没有限制且免费的软件有哪些？
以下是一些文字生成视频且时间没有限制且免费的软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. 剪映海外版 CapCut：每人每天可以免费生成五次，网址：https://www.capcut.com/editortools/aivideogenerator 。 更多相关工具和网站可以查看： 1. 2. AnimateLCMSVDxt：利用了 LCM 技术蒸馏的 SVD 模型，只需要四步就能生成不错的视频，网址：https://huggingface.co/wangfuyun/AnimateLCMSVDxt 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-04
 coze更新功能时，如何第一时间得知。
要第一时间得知 Coze 的更新功能，可以通过以下方式： 1. 关注 Coze 的相关视频，如： 。 2. 了解创建 Coze Bot 的初衷，其旨在为用户提供最新的一手资讯，并以多模态形式自动推送到不同平台。用户可通过定制化的检索需求，如在 Bot 或微信群中以对话方式输入需求，或获取飞书表格中的用户需求，来获取最新资讯。 3. 关注 Coze API 的更新，其将多模态对话和知识库修改能力开放出来，增强了可玩性。对于微信图片助手方面，可通过特定配置实现更多功能。 需要注意的是，如果您还未掌握通过 COW 接入微信机器人的方式，可前往： 进行学习，并在 chatgptonwechat 中 config.json 中配置自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID 。
2024-09-27