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AI训练师是什么职业

Answer

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。

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References

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。

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生产海报的ai
以下是关于生产海报的 AI 的相关内容: 如何用 AI 快速做一张满意的海报: 需求场景:当您想在社交平台发布内容时,为避免网上图片质量差、易撞图等问题,可自己制作。例如为父亲定制节日祝福。 大致流程: 确定海报主题,借助 ChatGPT 等工具完成文案。 选择想要的风格意向,灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词生成并挑选海报底图。 对素材进行合理排版得到成品。 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具能自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,提供大量设计模板和元素,AI 工具可创建个性化海报,智能建议功能帮助找到合适元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 使用无界 AI 快速做海报的相关指引: 网址:https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型可直接取用。 使用模型:皮克斯卡通,本案例应用场景为朋友圈 po 图,画幅比例选择 1:1。 关键词类别包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面、特殊等方面。
2024-12-23
如何运用ai对视频创作提供帮助
以下是 AI 对视频创作提供帮助的一些方式: 1. 团队分工: 制片人:负责影片的制作管理,如团队组建、日程安排等。 图像创意:用 AI 生成富有想象力的角色和场景,并赋予人物小传。 视频制作:将图像素材进行 AI 图生文的工作,擅长运用工具控制。 编剧:撰写剧本,包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐:涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 剪辑师:负责后期剪辑,包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 2. 高效协作:每个人员分工明确,形成高效的 SOP,加速创作进程。 3. 利用工具: 在 Adobe 相关产品的 Advanced 部分,可使用 Seed 选项添加种子编号,控制 AI 创建内容的随机性,以生成类似的视频剪辑。 专业创作者:AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力,提供灵感,降低后期制作门槛和成本,如低成本动捕、自动识别背景生成绿幕等。 自媒体、非专业创作者:一些产品可发力脚本生成分镜、视频,帮助降低视频素材制作门槛,还有产品能实现文章高效转 PPT 并结合其他能力转化为视频内容,以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户:为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。
2024-12-23
AI与药学有什么帮助
AI 在药学领域有诸多帮助,主要体现在以下几个方面: 1. 蛋白质结构预测和合成: AlphaFold 等 AI 系统在蛋白质结构预测方面准确度高,为药物开发提供巨大帮助。 如 ESMFold 等模型进行了大量预测。 新的 AI 系统利用生成扩散技术创造自然界中不存在的蛋白质,有助于新药研发。 基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion 可根据需求生成合适的蛋白质结构。 新工具 PeSTo 能预测蛋白质相互作用。 用于识别个体细胞中蛋白质模式的人工智能系统可用于理解肿瘤差异并开发药物。 肯特大学研究团队利用特定蛋白质制成具有吸收冲击能力的凝胶,目标用于防弹材料。 2. 加速药物开发: 医生可将文档工作交给 AI 书记员,初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊,预测蛋白结构库能极大加速药物开发。 3. 疾病诊断和治疗: 提前三年诊断胰腺癌。 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老,筛查高效的药物候选物。 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 早期诊断帕金森。 相关文献参考: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,例如通过学校教育和经验积累,先学习基础课程,再逐步深入特定领域,培养处理复杂情况和细微差别的直觉。
2024-12-23
用AI 可以干什么
以下是 AI 可以做的一些事情: 英语学习: 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 借助自适应学习平台(如 Duolingo),根据个人情况定制学习计划,获取个性化学习内容和练习。 运用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 数学学习: 采用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术获得个性化学习路径和练习题,并得到精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic),借助 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务,促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 写东西: 草拟各种初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等,只需给出提示。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己做得更好。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 解锁自己,在面对困难挑战时提供动力。 内容创作: AI“词生卡”技术将文字描述转化为视觉图像,重塑创意产业格局。 古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 的支持下焕发新生,制造新卡,是技术发展的必然产物。 “词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用,解决了人们对 AI 创作输出的需求与大厂创新实用性之间的矛盾。
2024-12-23
有什么好用的AI集成工具
以下是一些好用的 AI 集成工具: 画 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 辅助写邮件的工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多种平台和语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,包括邮件。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 帮助建筑设计师审核规划平面图的工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai:在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台:实现全自动智能审图流程和数据汇总管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。同时,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-23
哪个AI写年终总结最好用
以下是一些可用于写年终总结的 AI 工具: Gemini Pro 1.5:可根据转录文本生成相关内容。 会议总结类 AI 工具: Vowel(https://www.vowel.com/) Personalized AI,Everywhere.(https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews) Noty(https://noty.ai/) The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024(https://www.meetjamie.ai/blog/the6bestaimeetingtools) The smartest AI team assistantSembly AI(https://www.sembly.ai/) Briefly:AI meeting summary&email follow upChrome 应用商店(https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk) Welcomefireflies.ai(https://app.fireflies.ai/) NootaScreen Recorder&Meeting AssistantChrome 应用商店(https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh) ReadMeeting Reports(https://app.read.ai/analytics/meetings) ReadCreate Workspace(https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new) 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in SecondsGeekflare(https://geekflare.com/ainotestakingtools/) 但需要注意的是,目前的 AI 工具可能存在一些不足,如给出的总结内容可能不准确或空泛,不能完全理解用户的需求等。
2024-12-23
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
有没有处理职业教育教材很强大的AI
目前在处理职业教育教材方面,以下是一些相关的 AI 信息: 在医疗保健领域,为使 AI 产生真正改变,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。顶尖人才的培养通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践从出色实践者处学习,获得处理复杂情况的直觉。对于 AI 而言,应改变当前学习方式,如通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。 对于处理文档和数据,特别是 PDF 文本,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中获取良好结果,新模型更强大。但需注意这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性需检查结果。 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见,以下是一些专业工具推荐: 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,可简化学术工作。 Scholarcy:能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,可提供医学课题修改意见。 但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-30
帮我生成一个个人的职业目标为数据分析师,职业规划为想要找到一个计算机行业类的公司,我的优势是社交方面和处理数据方面很强,我的2弱势是不太可以创新
以下是为您生成的以数据分析师为职业目标,且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议: 首先,鉴于您在社交和处理数据方面的优势,您可以积极利用这两点。在社交方面,主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群,扩大人脉资源,这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面,不断提升自己的专业技能,例如学习更高级的数据处理工具和技术,以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势,建议您多关注行业内的创新案例和趋势,通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中,有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历,突出您在社交和数据处理方面的优势,并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后,持续学习和提升自己,与团队成员保持良好的沟通和合作,不断积累项目经验,逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。
2024-11-20
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训练
AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点: 1. 需要较高的计算性能,以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支,其发展有着从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言(NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科,包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系,然后根据目的再处理,自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程,也称为预测或推断。
2024-12-22
你是Ai产品经理,我想使用训练一个智能体帮我改写新闻标题,请告诉我应该怎么做
训练一个智能体来改写新闻标题,您可以按照以下步骤进行: 1. 明确需求和目标:确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求,例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据:收集大量的新闻标题样本,包括各种类型和主题的,以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架:根据您的技术能力和需求,选择适合的人工智能框架和算法,例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作,以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型:使用预处理后的数据训练智能体,调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化:使用测试数据评估智能体的性能,根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用:将训练好的智能体部署到实际应用中,并不断监测和改进其表现。 需要注意的是,训练智能体是一个复杂的过程,可能需要一定的技术知识和经验。
2024-12-19
怎么训练模型进行标题改写
训练模型进行标题改写可以参考以下方法: Sora 模型: 对于视频标题改写,首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成,如 VideoCoCa,通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器,产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示,再由生成性池化器和对比性池化器处理,与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致,执行额外的提示扩展步骤,用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随,通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器,然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知,且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型:通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器,这是一个视觉语言模型,用于生成精确和描述性的图像标题。然后,使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说,DALL·E 3 遵循对比标题生成器(CoCa)的方法,联合训练一个图像标题生成器,该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后,图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成,通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt: The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的,但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型,可在 prompt 末尾添加 v 5 参数,或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性,擅长解释自然语言提示,分辨率更高,并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。
2024-12-19
怎么自己训练ai?
自己训练 AI 通常包括以下主要步骤: 1. 选择合适的部署方式: 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源: 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础: 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练: 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型: 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护: 大模型涉及大量数据和隐私信息,要重视安全性和合规性。 总的来说,训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中,如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练,有以下经验: 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求,无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练,数学模型可调,可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长,对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模,再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合,在每个 Episode 前对初始条件进行随机,决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成,目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性,例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题,如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。
2024-12-16
哪么我需要怎么做才能训练它呢
要在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型,您可以按照以下步骤进行: 1. 下载相关文件并解压放入 custom_nodes 文件夹中,然后安装所需的依赖项。 打开命令提示符,输入相应内容。 确保后面有一个空格,将 requirements_win.txt 文件(Windows 系统)或 requirements.txt 文件(其他系统)拖到命令提示符中,按 Enter 键安装依赖项。如果为 Comfy 使用了虚拟环境,需先激活。 2. 注意一些事项: 图像必须放在以命名的文件夹中,数字应较小,如 5,且下划线必须有。 对于 data_path,必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 3. 参数设置: 在第一行,可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型,但据说进行 LoRA 训练需选择一个基本模型。 4. 训练过程: 选择一个名字为您的 LoRA,如果默认值不好,可更改值(epochs 数应接近 40),然后启动工作流程。 点击 Queue Prompt 后,所有事情会在命令提示符中发生,可查看训练进度。 5. 注意事项: 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。 制作字幕时禁用 LoRA 训练节点,防止 Comfy 在制作字幕前启动训练。 目前训练会在 Comfy 的根文件夹中的 log 文件夹中创建日志文件,该日志可能可在 Tensorboard UI 中加载。 默认情况下,训练结果直接保存在 ComfyUI 的 lora 文件夹中,训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2024-12-15
国内有哪些gpu算力平台,支持快速搭建AI大模型预训练环境 和 微调环境
国内的 GPU 算力平台中,支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有: 1. 阿里云:提供云计算资源,用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云:具备相应的算力支持,为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS:基础设施提供商建立的“算力集市”,可满足用户的算力需求。 在搭建环境时,通常需要考虑以下步骤: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 此外,英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200,用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器,包含 FP4 精度功能,提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题,例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器,最大功率达到 6.5 千瓦,运行一小时就会消耗 6.5 度电,若有 1000 台这样的服务器同时运行,每天的电费将达到惊人的 20 万元。
2024-12-14