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如何用大模型做mv

回答

要用大模型做 MV，您可以按照以下步骤进行：

  1. 模型下载：
  2. 模型安装：
    • 下载模型后放置在指定目录：
      • 大模型（Ckpt）：放入 models\Stable-diffusion
      • VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。
      • Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在 models/Lora 目录
      • Embedding 模型：放入 embeddings 目录
    • 若不知道下载的模型类型，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查看模型信息。
    • 不会科学上网的，也可在启动器界面直接下载模型，大模型放在根目录的【……\models\Stable-diffusion】文件夹，VAE 放在根目录的【……\models\VAE】文件夹，Embedding 放在根目录下的 embeddings 文件夹。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai | Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models - Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD - WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站- AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

教程：超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型，大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai（C站）这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法：01.科学上网这个没法教，大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片，看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”，也就是下载，保存到电脑本地，文件保存到哪里在这一节的第二部分另外，我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息，直接点击Lora和大模型，可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD，粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是，大模型是需要我们手动去换的！这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了！（电脑网络配置的不同，出来的照片有细微差别）[heading2]2.模型下载到哪里[content]这里大家就直接看我文件的保存地址，找到自己电脑里的01.大模型这里的SD根目录就是大家在下载时，存放SD的那个文件夹02.Lora03.VAE[heading2]3.如何分辨模型[content]如果我们下载了一个模型，但不知道它是哪个类型的，不知道要放到哪个文件夹我们就可以用到这个秋叶的模型解析工具https://spell.novelai.dev/把模型拖动到空白处接着就会自动弹出模型的信息在模型种类里面就可以看到是什么模型啦！

【SD】软件原理傻瓜级理解

如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型，当然这里是看不见预览图的，但从名字你可能看不出这个模型是什么风格。将下载的大模型放在根目录的这个文件夹下【……\models\Stable-diffusion】，我们就可以在左上角的模型列表中进行选择了。（看不到就点旁边的蓝色按钮刷新一下）。旁边这个VAE，相当于是给模型增加一个提高饱和度的滤镜和一些局部上的细节微调。当然有的大模型本身就自带VAE，所以就不用再加了。VAE可以直接在启动器里面下载，下载的VAE放在根目录的这个文件夹下【……\models\VAE】。接下来要理解的一个概念是Embedding，这个功能相当于是一个提示词打包的功能。比如你想画一个娜美的人物形象，但是想要固定一个人物形象往往要几十条什么上百条提示词，比如性别、头发、脸型、眼睛、身材等等一大堆精确指向的词汇。那这个时候，就有人将这些提示词整合到一起做成了一个Embedding文件，你只需要使用一个提示词，就可以直接引入这个人物形象进行创作了。下载Embedding的地方同样是在C站，通过右上角的筛选Textual Inversion就可以找到，放在根目录下的embeddings文件夹里即可。接下来，讲一讲最重要的这个LORA,有了LORA就可以将人物或者物品接近完美地复刻进图像中，这就有了极大的商用价值。比如这个“墨心”的LORA，就可以把你的图片变成水墨风格。这个盲盒LORA可以生成这种2.5D的卡通小人角色。或者是一些明星角色的LORA，直接生成真人形象。还有知名的动漫角色，由于LORA其极其强大的功能，所以在使用上，大家需要有很强的版权和法律意识，所谓能力越大、责任越大，玩得太花，小心律师函到你家。

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我需要用知识库与通用大模型结合的方式满足博物馆的导览助手，请提出完整的实施方案。
目前知识库中没有关于用知识库与通用大模型结合来满足博物馆导览助手的完整实施方案。但以下是为您初步构思的一个可能的方案： 首先，需要对博物馆的展品、历史背景、文化内涵等相关信息进行全面而系统的梳理和整理，形成详细准确的知识库。 然后，选择适合的通用大模型，例如具备强大语言理解和生成能力的模型。 接下来，通过技术手段将知识库与通用大模型进行有效连接和融合。这可能涉及到数据的预处理、模型的训练与优化，以确保模型能够准确理解和运用知识库中的信息。 在实际应用中，为导览助手设计友好的用户界面，方便游客进行交互。例如，可以是语音交互、触摸屏操作等方式。 同时，要不断对导览助手进行测试和改进，根据游客的反馈和实际使用情况，优化知识库和模型的性能，提升导览助手的服务质量和用户体验。
2024-11-08
如何用大模型做销量预测
用大模型做销量预测可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：销量预测需要大量相关数据，包括历史销售数据、市场趋势、经济指标、消费者行为等。 2. 模型选择：选择适合的大模型，例如基于深度学习的神经网络模型。 3. 特征工程：对收集到的数据进行处理和特征提取，以便模型能够更好地理解和学习。 4. 训练与优化：使用合适的算法和技术对模型进行训练，并不断优化模型参数以提高预测准确性。 5. 考虑国情和政策：不同国家和地区的国情和政策会对销售情况产生影响，模型应进行相应的优化和调整。 6. 可解释性：追求模型的可解释性，以便更好地理解预测结果和做出决策。 关于大模型相关的模型下载和安装： 1. 模型下载： Civitai（C 站）：https://civitai.com/ ，可通过点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等，还可通过点击左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关模型。 2. 模型安装： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 若下载的模型不知类型，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查看模型信息。
2024-10-22
如何用大模型和数据接口对话
以下是关于如何用大模型和数据接口对话的相关内容： 大模型入门指南 动手实验 由于作者使用的是 macOS 系统，因此采用 GGML 量化后的模型。官方开源出来的模型大都以 Python 为主，效率一般。作者通常会采用社区内的其他实现，比较有名的项目有： ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ggerganov/whisper.cpp:Port of OpenAI's Whisper model in C/C++ LLama 首先是编译，为了利用 Metal 的 GPU，可以用如下命令编译。之后需要去 Llama27BChatGGML中下载模型，3G 到 7G 不等，读者可以按需尝试。此外，llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，首先启动 server，它默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。 Whisper 和 llama 类似，采用 make 命令编译，之后去 ggerganov/whisper.cpp下载量化好的模型，然后转换音频即可，目前只接受 wav 格式，可以用 ffmpeg 转化。输出的 srt 文件如下所示： |Size|Parameters|Englishonly model|Multilingual model|Required VRAM|Relative speed| ||||||| |tiny|39 M|tiny.en|tiny|~1 GB|~32x| |base|74 M|base.en|base|~1 GB|~16x| |small|244 M|small.en|small|~2 GB|~6x| |medium|769 M|medium.en|medium|~5 GB|~2x| |large|1550 M|N/A|large|~10 GB|1x| 一般来说，英文的音频 small 模型就足够了，但是如果是中文，最好用最大的模型。 数据库 通过在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作。在工作流中可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作，在工作流中添加并配置工作流节点。在工作流中配置数据库节点前，确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。 1. 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 2. 输入工作流名称和工作流的使用描述，然后单击确认。工作流名称和描述可以帮助大语言模型理解什么场景下需要调用该工作流。 1. 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 2. 根据以下信息配置数据库节点。 2.1. 输入：添加 SQL 执行中需要的参数，可以是一个变量，也可以是一个固定值。 2.2. SQL:输入要执行的 SQL 语句，可以直接使用输入参数中的变量。 可单击自动生成使用大模型生成 SQL。在弹出的页面中，选择这个数据库工作流生效的 Bot 和数据表，然后使用自然语言描述要执行的操作，单击自动生成生成 SQL 语句，最后单击使用。 不支持 Select语法。不支持多表 Join 操作。最多返回 100 行数据。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库 通过 Open WebUI 使用大模型 使用 Open WebUI 1. 首先访问如下网址。当打开这个页面的时候，会让你登陆，这个时候随便使用一个邮箱注册一个账号即可。 1. 和本地大模型进行对话。登陆成功之后，如果已经使用过 ChatGPT 等类似的大模型对话网站，对这个页面应该不陌生。Open WebUI 一般有两种使用方式：第一种是聊天对话；第二种是 RAG 能力，也就是可以让模型根据文档内容来回答问题。这种能力就是构建知识库的基础之一。如果要求不高的话，已经搭建了一个本地大模型了，并且通过 Web UI 实现了和大模型进行对话的功能。 相信通过这么一通折腾，就理解了 ChatGPT 的信息流。至于为什么 ChatGPT 的访问速度比我们自己的要快，而且回答效果要好，有两个原因：快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高；好是因为 GPT 大模型的训练参数多，数据更优以及训练算法更好。如果想要更加灵活的掌握知识库，请接着往下看。
2024-10-21
如何用大模型写公众号文章
以下是使用大模型写公众号文章的步骤： 1. 搭建工作流： 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 够用，怕上下文长度不够可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括读取的文章内容正文、代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数选择大模型节点输出的 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分内容一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置包括输入选择上一步输出的 outputList，在 IDE 中编辑选择 Python 并输入相关代码，配置输出项为 result。 公众号总结推送到微信：根据 Server 酱的 API 文档，自建插件实现把格式化好的内容推送到用户微信。配置包括 title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择“输入”并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 2. 获取指定网站内容：比如获取 36kr 网站 AI 频道资讯：https://36kr.com/information/AI/ ，并在 Coze 中设置提示词和输出结果。 3. 使用工作流重写： 工作流思路：将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容，如搞笑、严肃、中二风格等，甚至加入个人元素。 搭建工作流：使用 GetToutiaoNews、大模型等组件，配置 GetToutiaoNews 和大模型。 4. 使用 Webpilot 插件：省去工作流获取新闻列表，让 Webpilot 去分析，思考是否可增加大模型重写及相关配置。 5. 同步飞书：将数据同步到飞书，可变为训练数据。 此外，还有关于【SD】大模型/Lora 触发词插件 loraprompttool 的介绍，安装该插件后可直接看到官方例图并一键拷贝提示词和设置参数，有助于学习关键提示词写法。若想要该插件，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。
2024-10-17
怎么用大模型帮你图片转文字
以下是使用大模型进行图片转文字的相关方法： 选择 ControlNet 模型： 将字体参考图放进 ControlNet 中，预处理器选择 invert（from white bg&black line)，控制类型不要选择预设的。invert 比较适合完全还原字体的细节，若字形本身识别度很高，也可使用 Canny 等模型。选好预处理后点击💥按钮预览。 然后选择 Control 模型，如 Depth 景深模型或 Scribble 涂鸦模型，使用 Canny 描边的预处理也可用 Canny 模型，但控制力稍差。选择好之后，记得点击启用，开启 ControlNet。 选择生图大模型： 大模型决定最终的风格，如真实系、动画二次元等。生成真实场景下的字体时，经过尝试可选择真人效果卓绝的大模型 lofi.v2，不同的大模型对 ControlNet 模型的控制力有不同的适应度，需要微调参数。 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，如作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词 Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率建议 1024 以上，步数：29 60。 此外，可图大模型是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。Kolors 在数十亿图文对下进行训练，在视觉质量、复杂语义理解、文字生成（中英文字符）等方面有优势，支持中英双语，在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多信息可查看其技术报告。 相关教程： Nenly 同学的视频教程：【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用 哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 群友根据教程制作的视频教程也很详细。 另外，https://firefly.adobe.com/也可以实现类似功能，但 Stable Diffusion 的可操控性更强，尤其是中文字体。
2024-10-16
如何使用大模型搜索本地文件连接
使用大模型搜索本地文件连接的方法如下： 1. 对于 SDXL 大模型： 首先，获取模型。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 要在 webUI 中使用，需将 webUI 的版本在秋叶启动器中升级到 1.5 以上。 然后，将 base 和 refiner 模型放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，将 vae 模型放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 启动 webUI 后，即可在模型中看到 SDXL 模型。 正常使用时，先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数生成图片，再将图片发送到图生图中，切换大模型为“refiner”重绘。 2. 对于其他模型： 大多数模型可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 下载。使用方法为：科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，查看感兴趣的照片并下载，或通过左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关信息。 模型下载地址：大模型存放在下载 SD 时的根目录；Lora 和 VAE 也有相应存放位置。 若不知下载的模型类型，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查看模型信息。 常用的模型网站还有： 下载模型后，不同类型的模型放置在不同目录下。大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录并在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora 或 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。
2024-10-09
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
有什么工具可以帮助用户用okr的方式，分解成mvp
将OKR（目标与关键结果）分解成MVP（最小可行产品）的过程需要一些工具和方法来帮助用户进行有效的规划和执行。以下是一些常用的工具和方法，可以帮助用户实现这一目标： 工具 1. Trello： 功能：Trello 是一个基于看板的项目管理工具，可以帮助团队将OKR分解成具体的任务和MVP。 使用方法：创建一个看板，添加列表如“目标（Objectives）”、“关键结果（Key Results）”、“任务（Tasks）”、“MVP”等，将OKR逐步细化为具体的任务和MVP。 2. Asana： 功能：Asana 是一个强大的任务管理和项目管理工具，适合进行OKR到MVP的分解。 使用方法：在Asana中创建项目，设置目标和关键结果，然后将这些目标进一步分解成具体的任务，确定哪些任务构成MVP。 3. Notion： 功能：Notion 提供灵活的笔记、数据库和任务管理功能，可以用来管理OKR和MVP。 使用方法：创建一个数据库用于管理OKR，设置不同的视图（如任务视图、看板视图等）来跟踪目标的进展，并将关键结果细化为可执行的MVP。 4. Jira： 功能：Jira 是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具，特别适合软件开发团队。 使用方法：在Jira中创建项目和用户故事，将OKR分解为具体的故事和任务，确定哪些故事构成MVP，使用sprint和看板视图来管理和跟踪进展。 5. Microsoft Planner： 功能：Planner 是微软提供的一个简单易用的任务管理工具，集成在Office 365中。 使用方法：创建计划板，设置OKR和相应的任务，将这些任务分配到团队成员，并标记出构成MVP的关键任务。 方法 1. SMART原则： 描述：确保每个目标都是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可实现的（Achievable）、相关的（Relevant）和有时间限制的（Timebound）。 应用：在定义OKR时，使用SMART原则确保目标清晰明确，有助于进一步分解为MVP。 2. 价值流映射： 描述：一种分析和设计流程的方法，旨在识别和减少浪费，提高效率。 应用：绘制从OKR到交付MVP的整个流程图，识别每一步的价值和瓶颈，将OKR有效地转化为MVP。 3. MoSCoW法则： 描述：一种需求优先级排序的方法，将任务分为必须（Must have）、应该（Should have）、可以（Could have）和不会（Won't have）。 应用：在分解OKR时，使用MoSCoW法则来确定哪些任务是MVP的一部分，确保优先完成关键任务。 4. 用户故事映射： 描述：一种用于管理产品功能和用户故事的技术，帮助团队了解和安排产品的工作。 应用：将OKR转化为用户故事，创建故事地图，确定哪些故事和功能构成MVP，确保MVP能实现核心目标。 这些工具和方法可以帮助团队有效地将高层次的OKR分解为具体的MVP，确保目标的实现和产品的快速迭代。
2024-05-28
可以调用不同大预言模型的整合工具推荐
以下是为您推荐的可以调用不同大语言模型的整合工具： 1. Poe：由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。访问地址： 。Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验（但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可以尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 2. 国内的一些模型，如智谱和文心，在文生图方面有一定能力。 另外，大模型工具可根据自身条件准备，推荐顺序为：1. chatGPT 4.0 2. kimichat 3. 智谱清言 4 。
2024-11-12
国内外大预言模型对比
以下是国内外大语言模型的对比情况： 1. 工具使用能力： 在工具使用的测评中，GPT4 Turbo 取得满分。 国内大模型中智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内第一。文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 开源模型中，Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 表现可圈可点，均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看，国内大模型在工具使用能力上表现优异，这与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 2. 主观和客观对比： 通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现，国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定。 客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升，同时由于客观题中包含中文特性问题，中文模型有一定优势，应综合来看模型的评测效果。 在本次测评中，国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。 3. 总体表现： GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0有 4.9 分的差距。 过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan213BChat、阿里云的 Qwen72B、Yi 34BCha t 均优于 Llama213BChat。
2024-11-12
利用gpt-4模型的AI工具有哪些
以下是一些利用 GPT4 模型的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 GPT4 语言模型自动生成简历，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 。您可以根据自己的需要选择最适合的工具。 此外，在生成式人工智能领域，GPT4 有以下突破点： 1. 赋予模型使用工具的能力，如 OpenAI 推出的 ChatGPT 插件测试版，允许与多种工具交互。 2. 在计划和解决问题方面具有一定能力，能通过玩游戏或模拟环境快速学习和从经验中学习。 3. 在许多任务上达到人类水平的表现，对人类的理解有所提升。 4. 但也存在一些限制，如架构中的自回归特性导致缺乏规划能力等。
2024-11-12
SD大模型无法加载
SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。
2024-11-12
有什么特别好的AI识别图片的大模型API
以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
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