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学习这些知识的方法

Answer

以下是关于学习 AI 相关知识的方法:

  • 对于大语言模型(LLM)知识的学习路径:
    • 首先,学习大语言模型入门者的课程,这是基础。
    • 接着,进一步学习面向开发者的课程,以应用于实际项目。
  • 系统学习 LLM 开发:
    • 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
    • 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
    • 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
    • 进行 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
    • 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。
    • 持续跟踪前沿发展动态,关注顶会最新论文、技术博客等资源。
  • 对于低年级小学生的 Genie 模型科普:
    • Genie 模型通过“观看视频”的方法学习,就像小朋友通过看、听、读书和练习来学习新知识。它观看了大量互联网视频,从而学会很多事情。
    • Genie 模型运用“深度学习”技术让自己更聪明,通过分析学习到的视频内容找出规律和联系,然后根据提示创造全新的虚拟世界。
    • Genie 模型里有“模型参数”,就像玩具机器人的调节按钮,这些参数能调节模型做不同的事情。
    • Genie 模型在学习时无需人们告知每个动作的名称,而是通过不断尝试和练习来学习。
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References

问:LLM知识学习路径?

首先,建议学习大语言模型(LLM)入门者的课程,这是了解LLM的基础。在此基础上,可以进一步学习面向开发者的课程,帮助您更好地应用LLM于实际项目中。1.大语言模型(LLM)入门者的课程2.然后,进一步看看面向开发者的课程

问:怎么系统学习 llm 开发?

学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源:1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理-Transformer模型架构及自注意力机制原理-BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文,如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理-LLM预训练框架,如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源:HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源:ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景,进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态-关注顶会最新论文、技术博客等资源

面向低年级小学生的Genie模型 科普文章

好啦,我们来继续说说这个神奇的Genie模型是怎么通过学习来工作的吧。首先,Genie模型有一种特别的能力,就是学习。你们知道我们怎么学会新东⻄吗?是通过看、听、读书和练习对不对?Genie模型也是这样学习的,但它学习的是通过一种叫做“观看视频”的方法。你们在看动画片或者学习视频的时候,眼睛会看到很多画面,大脑会记住这些画面和声音,然后慢慢地学会了很多知识。Genie模型也一样,它观看了互联网上成千上万的视频,通过这些视频,它学会了很多事情,比如不同的地方看起来是什么样子,比如山是高高的,水是流动的。接下来,Genie模型用一种叫做“深度学习”的技术来让自己变得更聪明。这就像是我们学习了很多词汇和知识之后,能够做更难的练习题一样。Genie模型通过分析学习到的视频内容,找出里面的规律和联系,然后它就能根据我们给它的提示,比如一段文字、一张图片或者一个小小的画,创造出一个全新的虚拟世界。这些虚拟世界很神奇,可以有高山、大海,也可以有漂亮的城市,还可以有星空下的露营地,各种你能想象到的地方,Genie模型都可以创造出来。但是,Genie模型并不是单单只是看看视频就可以学习的,它里面还有一种东⻄叫做“模型参数”。想象一下,如果你有一台玩具机器人,你可以调节它的按钮,让它做不同的动作。Genie模型里的参数就像是这些按钮,可以调节Genie模型做不同的事情。而Genie模型有大约110亿个这样的参数,想一想,这有多么复杂吧!但正是这些参数让Genie模型能做出非常非常多的事情。还有,Genie模型在学习的时候,是不需要人们告诉它每一个动作叫什么,它自己就能学会。就像是小朋友们学习骑自行⻋,开始的时候可能会摔倒,但慢慢地就能骑得越来越好,Genie模型也是通过不断地尝试和练习,

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听说你这里有ai小白学习ai知识从0到1的文档,哪里可以查看到
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果您是零基础小白,还可以: 1. 网上找基础课程进行学习。 2. 观看科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2024-12-26
我想要学习prompt,请你推送10篇知识库相关文章给我
以下是 10 篇与 prompt 相关的知识库文章: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人,当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人,并实现根据知识库内容回答问题,您可以参考以下步骤: 1. 了解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库:创建一个包含大量相关文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot:在设计对话机器人时,添加创建好的知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素:在问答机器人的配置中,包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人;提示词用于指定模型的角色和专注技能;知识库则相当于给员工的工作手册。例如,可以使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤,您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
我想系统性的,由浅入深的学习AI知识,请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划: 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构和算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等。根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等)。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,按照以上规划,从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,您将逐步深入 AI 领域,为未来的发展做好准备。
2024-12-24
ppt转word 好用的ai 知识梳理工具
以下是一些好用的将 PPT 转 Word 的 AI 知识梳理工具: 1. Claude:不仅能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app:在线 PPT 制作网站,允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 3. 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 4. Mindshow:提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 5. 讯飞智文:利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。
2024-12-24
想制作个人的知识库国内有什么好的AI工具么
以下是一些国内可用于制作个人知识库的 AI 工具: 1. Kimi 智能助手:是 ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解表现出色,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。PC 端可通过下载。 2. 飞书:汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践,助力人人成为效率高手。可通过下载。 此外,学习使用国内大语言模型工具可以从提示词开始。一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。
2024-12-24
我应该怎么开始学习ai
以下是新手开始学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-26
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-26
想学习英语最好用的智能体平台是哪个?
以下是一些适合学习英语的智能体平台: 1. 轻留:这是一款利用人工智能技术,基于自研大模型的协同智能体平台,将留学全流程 AI 化,提供查校、选校、文书撰写、申请跟踪、智能客服等功能,帮助学生高效完成留学申请流程。 2. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 您可以根据自己的需求选择适合的平台。
2024-12-26
初学编程,用什么AI辅助编程和学习比较好?
对于初学编程者,以下是一些较好的 AI 辅助编程和学习的工具及建议: 1. 可以借助流行的语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS)来学习编程。 2. 先运行代码再进行优化,采用小步迭代的方式,一次解决一个小功能。 3. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,以帮助理解代码。 4. 遇到问题时按照复现、精确描述、回滚这三步来解决。 5. Cursor 是一款目前较好用的 AI 编程工具,它具有以下特点: 集成了强大的 AI 辅助编码功能,可帮助开发者更快速、高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议,加快编码速度。 能够实时代码分析,提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言,适用于不同类型的项目开发。 内置终端,方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持,便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择,可根据个人喜好定制界面。 跨平台,支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化,在处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑,便于团队开发。 您可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页,在右上角点击下载,下载后解压安装即可使用。
2024-12-26
我应该具备哪些知识才能应用的AI呢?主要想使用AI开一家一人公司。学习AI比较快速的方法有哪些呢
要应用 AI 开一家一人公司,您可以从以下方面学习相关知识: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 6. Python 编程: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 学习 AI 比较快速的方法包括: 1. 参加线上或线下的短期培训课程,有专业老师指导和答疑。 2. 阅读相关的权威书籍和教程,系统学习知识体系。 3. 实践项目,通过实际操作加深对知识的理解和应用能力。 4. 加入学习社区或论坛,与其他学习者交流经验和心得。
2024-12-23
可不可以提供一个本地化的大模型方法,让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法: 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后,若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站,对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,即让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高,此时已搭建本地大模型,并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因: 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置,个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求: 1. 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 2. 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 最低配置运行非常慢,不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍,以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章: 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库,需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持以下能力: 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系我或者加我的免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-12-18
请给我一份李继刚的结构化的prompt方法论
李继刚的结构化的 prompt 方法论如下: 如何写好 Prompt:结构化 结构化:对信息进行组织,使其遵循特定的模式和规则,从而方便有效理解信息。 语法:支持 Markdown 语法、YAML 语法,甚至纯文本手动敲空格和回车都可以。 结构:结构中的信息可根据自己需要进行增减,常用模块包括: Role:<name>,指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT Attention 聚焦起来。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 进行剪枝,减少不必要分支的计算。 Skills:描述技能项,强化对应领域的信息权重。 Workflow:重点中的重点,希望 Prompt 按什么方式来对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调需注意重点。 示例 贡献者:李继刚,Sailor,田彬玏,Kyle😜,小七姐等群友。 李继刚的。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取每个都更新到最新的版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制的,也可自己用这种结构化的方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框即可,里面的描述可按自己需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持,效果不错。
2024-12-17
我想学习python,但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学,我觉得很无聊,而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个,利用AI快速学习python的方法吗?
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法: 首先,您需要了解 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等规则)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程)、函数(定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间)、模块和包(学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能)、面向对象编程(了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态)、异常处理(理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误)以及文件操作(学会文件读写、处理文件与路径)。 您可以参考以下课程内容进行学习: 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”: 第二节:Python 基础语法与文本处理,45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理,如统计字符数、词语数、句子数,讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构,能够进行简单文本数据处理。 第三节:利用 Python 进行自然语言处理(NLP),45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析,统计词频并找出高频词汇,讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作,理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中,您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题,例如通过智能问答获取对概念的解释,或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利!
2024-12-16
AI辅助科学教学的方法
以下是关于 AI 辅助科学教学的一些方法: 1. 利用语言模型人工智能生成代表科学学习路径的标记序列或证明,例如向其提供有效的序列并让其填充新序列的中间部分。 2. 根据不同的科学课程特点和学习目标,有针对性地运用 AI 工具。比如在编程课程中严格控制学生使用生成型人工智能创建代码,先让学生学会手写编码;在健康课程中,对学生使用生成型人工智能开发应用程序的限制可能较少。 3. 在科学课上,使用人工智能生成的跳跃切割进行视频编辑可以节省时间,让学生将重心放在科学内容上。 此外,AI 还可以在以下方面辅助科学教学: 1. 智能辅助工具:利用类似 Grammarly 的工具进行科学写作和语法纠错,改进表达能力。 2. 自适应学习系统:如使用 Khan Academy 这样结合 AI 技术的平台,为学生提供个性化的学习路径和练习题。 3. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样通过图像识别和数学推理技术提供科学问题解答和解题步骤的工具。 4. 虚拟教学助手:例如使用 Socratic 为学生解答科学问题、提供教学视频和答疑服务。 需要注意的是,在使用 AI 辅助教学时,应结合传统学习方法,仔细甄别 AI 生成的内容。
2024-12-16
新手学习AI方法
以下是为新手提供的学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-15