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AI训练师是什么职业

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|129|U|业余配音演员,业余歌手,擅长音频剪辑,也可简单视频剪辑。||||<br>|130|萝卜|生图生视频剪辑均可,剪辑方面有从业经验。sd comfyui等在学。||||<br>|131|李先森|星动AI联合创始人,致力于AI教育培训和AI商业应用,AI培训师、AI测评师。希望与各位经常交流、学习、合作||||<br>|132|石头|在央视工作,爱好aigc,希望可以和各位老师多多学习交流||||<br>|133|桥豆麻袋|设计师职业,对ai比较感兴趣,也有一些简单的小尝试,希望大家多多指点||||<br>|134|Minmin|有用stable diffusion和controlnet做一些图像生成的经验,希望学习更多图像和视频生成的技术[呲牙]||||<br>|135|张律师|泰和泰律师事务所律师,对AI也很感兴趣,很高兴认识大家,希望能多多跨行交流||||<br>|136|Ren|来自汇丰,主要做开设海外账户和财富管理,包括储蓄保障和投资理财产品,我对AI挺感兴趣的,很高兴认识大家,希望能多交流学习,一起成长~||||

最近招聘信息-持续更新中

[heading1]AI stylist我们正在寻找会使用StableDiffusion,对AI设计充满热情渴望学习成长的伙伴中!需要熟练使用SD Web UI,根据需求测试并搭配Check Point,Prompt,LoRA,ControlNet等来达成目标。[heading4]岗位职责:[content]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;为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。[heading4]任职要求:[content]具有至少半年的StableDiffusion Web UI使用经验,知道如何安装对应插件和models并使用;英文水平需要能看懂Web UI,Hugging Face上的英文文档;能根据需求去完成对应的渲染测试,包括但不局限于t2i,i2i以及视频渲染;能熟练的根据不同的check point,prompt和LoRA来结合CFG(和i2i的DS指)和ControlNet来达到测试需求;能够独立进行模型训练和参数调优;拥有良好的记录和沟通习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,能够对团队进行技术指导;思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神,有敏捷研发经验优先。

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

其他人在问
AI可以解决可控性核聚变吗
AI 可以在一定程度上协助解决可控性核聚变问题。 从全人类能源供给的角度来看,可控核聚变是唯一有希望大幅提升全人类能源供给数量级的技术。目前,在可控核聚变技术的研究中,AI 已经发挥了作用。例如,普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测,这是可控核聚变进展的一小步。 同时,由于 AI 发展对能源的强大需求,科技公司纷纷投资致力于核聚变技术商业化的公司,如 Sam Altman 投资了 Helion Energy,谷歌投资了 TAE Technologies,OpenAI 投资了 Commonwealth Fusion Systems。这很有可能加速攻克可控核聚变技术的难题。 此外,AI 已经在工业中对诸如控制核聚变过程等大规模安全关键实践带来了变革。
2024-11-13
AI可以运用于炒股领域吗
AI 可以运用于炒股领域。 目前,AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如,博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史,大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃,可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是,AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面,高度智能化的能力需要进一步打磨,概念落地还有较长距离;另一方面,AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。
2024-11-13
能做高等数学的AI
以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息: Pi 对于高等数学的表现不稳定,有时不回答,有时能回答但可能答错,状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时,存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为,人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助,但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容,帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。
2024-11-13
论文写作相关的AI推荐
以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具: 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,提供文献推荐和引用分析。 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,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹 AI 工具,但结合自动化和模板,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。 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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,以下工具可供考虑: 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。 Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面,以下工具较为流行: Grammarly:不仅检查语法拼写,还有排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助编辑器和插件。 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。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 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。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 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。
2024-11-13
有哪些著名的AI咨询公司?提供方案解决的那种
以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息: 在 AI 心理咨询产品方面,有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台,使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友,提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台,使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助,且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面,如 14 号的小红书穿搭推荐,是 AI 时尚穿搭建议平台,利用图像识别和数据分析,根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手,通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询,运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统,借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统,基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具,通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面,英伟达是目前该领域最大的幕后赢家,其数据中心 GPU 收入可观,建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商,如甲骨文等挑战者,以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司,如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元(TPU)、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片,以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器,英特尔也带着高端芯片进入市场,但新芯片占据的市场份额有限。
2024-11-13
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
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
怎么用ai兼职赚钱快?推荐职业
以下是关于用 AI 兼职赚钱及相关职业的一些信息: 学习 AI 有可能通过兼职赚钱,但不能确保每个人都能快速获得收益。在人工智能领域,存在一些高薪工作,例如数据科学家、机器学习工程师等。掌握了 AI 技术,有机会在这些岗位上就业并获取不错的收入。而且,AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用,具备 AI 技能能增加就业机会和职业发展的可能性。 然而,能否通过 AI 兼职赚钱取决于多种因素,包括个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等。仅仅掌握一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中突出重围,需要持续学习和实践。 目前常见的利用 AI 兼职赚钱的职业有: 1. AI 内容创作:利用 AI 工具生成文章、故事、广告文案等。 2. AI 图像设计:借助 AI 绘画工具为客户设计图片、海报等。 3. 数据标注与预处理:为 AI 模型的训练提供准确的数据标注。 但要注意,在从事相关兼职工作时,要不断提升自己的技能和能力,以适应市场的需求和变化。
2024-11-07
如何用ai更好的指导高考志愿填报以及职业规划
以下是关于如何用 AI 更好地指导高考志愿填报以及职业规划的相关内容: 对于高考志愿填报和职业规划,AI 可以从以下几个方面提供帮助: 1. 职业趋势分析:基于最新的市场数据和行业报告,协助考生分析自身专业或职业的前景,了解未来的职业趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估考生当前的职业兴趣,提供针对性的学习资源和课程建议,帮助提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据考生的兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化的职业建议。 4. 职业发展规划:结合考生的个人情况和市场需求,制定详细的职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助考生在快速变化的就业市场中找到自己的职业定位。 在实际应用中,学生可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估自己的兴趣和技能,选择合适的职业路径,并制定详细的职业规划。同时,根据职业目标,获得个性化的学习建议和资源,提升在 AI 领域的技能,为未来的就业做好准备。 对于职场新人和职业转换者,AI 可以提供职业发展指导和职业转型支持。职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求,制定职业发展计划,明确短期和长期的职业目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,AI 可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源,帮助他们顺利转型。 企业可以利用 AI 评估应聘者的 AI 技能水平,选择合适的候选人。同时,可以为现有员工提供职业发展规划和技能提升的建议,培养内部 AI 人才,为员工制定个性化的职业发展计划,提供持续的职业指导和培训,提升员工的职业满意度和留任率。 教育机构可以将 AI 职业规划产品作为学生职业指导的一部分,帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径,提升就业率。还可以根据市场需求和学生的职业规划,优化课程设置,提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用 AI 为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估,提升咨询服务的质量和效率。基于 AI 提供的市场数据和职业趋势分析,咨询师可以为客户提供更加全面和前瞻性的职业指导。 需要注意的是,不能简单地依赖所谓的“热门”专业,专业的选择应更多地根据孩子的个人价值观、兴趣、能力来决定。比如,在不同的时代,热门专业会有所变化,80 后、90 后的热门专业在如今的就业形势可能已不同。
2024-11-05
最容易被AI取代的职业
以下是一些容易被 AI 取代的职业: 1. 从事单调重复任务的职业,如数据输入、填写文书、扫描文档查找信息等。 2. 系统管理员,其安装软件、编写脚本等职责可通过 AI 自动完成。 3. 数字营销文案撰写人员,因为 AI 能够以多种风格和声音创作内容,减少了对人类撰稿人的需求。 在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。对于从事可能面临被 AI 取代风险工作的技术工作者,需要重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。例如,生成式 AI 在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出高效率,威胁到了一些相关技术岗位。微软在投资 ChatGPT 的同时宣布大规模裁员,凸显了 AI 技术替代某些职位的潜力。
2024-09-28
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
AI时代职业规划
以下是关于 AI 时代职业规划的相关内容: 一站式职业规划服务: 结合用户个人情况和市场需求,制定包括短、中、长期目标的详细职业发展计划,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。 从性格测试到理想工作匹配,为用户量身定制求职路径。 适应 AI 时代的关键: 技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。 从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 后续使用场景及商业化前景: 学生和应届毕业生:了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能以选择职业路径,制定职业规划,获得个性化学习建议和资源提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者:制定职业发展计划,明确短期和长期目标,获得职业转型支持,包括转型路径和必要的技能培训资源。 企业:评估应聘者 AI 技能水平以招聘人才,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议以培养内部 AI 人才,为员工制定个性化职业发展计划,提供持续职业指导和培训以提升员工职业满意度和留任率。
2024-09-10
AI时代的职业规划
在 AI 时代进行职业规划,需要注意以下几点: 1. 技术专业人士应发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码,但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力,技术就业市场会为能融合技术智慧与人际交往能力的人提供机会。 2. 从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 有一站式职业规划服务,能结合个人情况和市场需求制定详细的职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助在 AI 时代找到职业定位。 4. 该职业规划服务在后续使用场景及商业化方面,教育机构可将其作为学生职业指导的一部分,用于课程设计和优化;职业咨询师可将其作为辅助工具,借助其提供的数据支持为客户提供更精准全面和前瞻性的职业指导。
2024-08-30
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
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
摘要总结作为 llm 训练的下游任务,一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务,一般的训练流程如下: 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化,以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中,会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标: 理论探讨方面,如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析,将其视为隐式微调,通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降,且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面,entropylike 指标(如 crossentropy 指标)常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估(如 Perplexity 指标),但对于复杂的下游应用,还需更多指标,如正确性(Accuracy)、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性(包括 invariance 和 equivariance)、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07