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我在哪里能看到吴恩达的大模型通识课？

Answer

以下是一些可以看到吴恩达大模型通识课的途径：

  1. 中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，地址：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
  2. 目录：吴恩达讲 Prompt，地址：https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki ；ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） ；openai 官方《提示词工程课》超详细中文笔记 ；GitHub-Kevin-free/chatgpt-prompt-engineering-for-developers:吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for De
  3. 2023 年 8 月 24 日，吴恩达最新的《微调大语言模型》短课程上线。
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References

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

面向开发者的LLM入门课程：地址：[https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers](https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers)简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。提示工程指南:地址：[https://www.promptingguide.ai/zh](https://www.promptingguide.ai/zh)简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。LangChain🦜️🔗中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：地址：[https://www.langchain.asia](https://www.langchain.asia/)简介：Langchain的中文文档，由是两个在LLM创业者维护，希望帮助到从刚进入AI应用开发的朋友们。LLMs九层妖塔：地址：[https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower](https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower)简介：ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、MiniGPT-4、FastChat、LLaMA、gpt4all等实战与经验。

目录：吴恩达讲Prompt

https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki[ChatGPT提示工程中文翻译版（仅用于学习分享）](https://fieghf3pzz6.feishu.cn/wiki/MazPw5eo5iW95gkvWAhcSTxdnSc)[openai官方《提示词工程课》超详细中文笔记](https://ec26ubh65w.feishu.cn/docx/PuULdQP3wojyZYxn157cnsDXnqe)[GitHub-Kevin-free/chatgpt-prompt-engineering-for-developers:吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for De](https://github.com/Kevin-free/chatgpt-prompt-engineering-for-developers)[heading2]介绍[content]有两类大语言模型：基础LLM：基础大型语言模型经过训练，可以根据文本预测下一个词。训练数据通常基于大量来自互联网和其他来源的数据，以推断出最有可能出现的下一个词。指令微调LLM：指令调优的大型语言模型是当前大型语言模型研究和实践的主要发展方向。指令调优的大型语言模型经过训练，能够遵循指令。为了让系统更有帮助并遵循指令，通常会进一步使用一种名为人类反馈强化学习（RLHF）的技术来优化。因为指令调优的大型语言模型经过训练，更有助于提供有用的、无害的回答。[heading2]原则与技巧[content]两个提示的关键原则：1）原则1：尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”2）原则2：给大模型思考的时间，以及足够的时间去完成任务

2023 年历史更新（归档）

吴恩达最新的《[微调大语言模型](https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/)》短课程上线了，课程内容包括了：了解何时对LLM应用微调、准备数据以进行微调、根据你自己的数据训练和评估LLM；《[基于大语言模型的AI Agents（第一部分）](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvukQ7xWHr1qo2grGFYIbrO)》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了Agent的智能化进程。期待接下来的系列分享，让我们进一步探索AI Agents的最新技术边界；在[一图胜千言](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)中添加了上文中提及的一张图片，来自X上@cristobal_dev的分享《[构建AI应用程序的5个基本部分](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuWfsOBoS3LMpgvUeYx1yf)》，用一张清晰、具有美感的图片展示了Models、Prompt Templates、Chains、Agent和Multi-Agent之间的关系；《[周伯文：下一代大模型OS，工具和语言缺一不可](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuOSP7QYszqbidiJyRtx04)》，周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人，也是前京东集团高级副总裁，他在GAIR 2023论坛上发表了自己对未来的一个看法：AI未来将融合语言与工具智能，实现人工智能在复杂场景下的应用；

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吴恩达
吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域的知名科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著： 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain）。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，如 TensorFlow 和 Caffe。 他致力于普及人工智能教育，在斯坦福大学和 Coursera 教授的机器学习课程广受欢迎，吸引全球数百万学生参与。其教学和研究工作对人工智能领域发展影响深远。 在相关研究中，吴恩达逐渐意识到利用大量训练数据与快速计算能力的重要性，其想法在一些论文中得到支持。他参与的分散式代码研发，以及在相关领域的成果，为行业发展带来积极影响。 在机器学习课程方面，完成吴恩达的 Coursera 机器学习课程可能会激发对神经网络和深度学习的兴趣。
2024-12-13
吴恩达关于使用hugging face 、langchain 创建自己应用的教程
以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。
2024-08-19
吴恩达 prompt
吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者，他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。以下是关于他的一些信息： 1. 学术背景：吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。 2. 研究领域：吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括 TensorFlow 和 Caffe。 3. 教育贡献：除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。 总的来说，吴恩达在人工智能领域的研究和教育贡献使他成为该领域的重要人物之一。
2024-06-04
吴恩达是谁?
吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台Coursera的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。 吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括TensorFlow和Caffe。 除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和Coursera上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。
2024-04-16
你好，你们Way to AGI能否为我提供中小学课程内容设计，尤其是AI通识课理论部分
以下是为您提供的关于中小学 AI 通识课理论部分的相关内容： 目前在“通往 AGI 之路”中，有以下相关课程和活动： 1. 一堂超好玩儿的离谱村 AI 课以及后续开源共创预告： 由一个小团队创建通用课件，然后开源给部分老师群体，在实践中迭代并补充多样的变体用法，最后完全开源。目前共创小团队有作者和詹娜。作者对 AI 了解深，詹娜在创新教育领域视野开阔。若有强烈加入共创的意愿，欢迎留言介绍专长、教育主张及在教育上使用 AI 的状况。 对于公立学校和公益机构的老师，后续会免费提供：支付一定押金可得教学课件和授课说明，教学后写相关文章回馈社区（原创内容>1000 字，公开署名发表）则全额退回押金，否则押金捐赠为活动经费。商业机构若需要，可向 waytoagi 采购课件。 为保护版权，初期只对在 waytoagi 社群并做出贡献的人群提供，是否符合标准由 waytoagi 智囊团判断。 2. 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日： 10 月 9 日 20:00 有理论基础课程，讲师为银海，课程标题为基础通识课。 3. 如果让我推荐一门 AI 课： 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师要求严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。
2024-12-30
请输出人工智能通识课的50个知识要点
很抱歉，暂时没有关于人工智能通识课的 50 个知识要点的相关内容。但以下为您提供一些常见的人工智能知识要点作为参考： 1. 人工智能的定义和发展历程 2. 机器学习的基本概念和方法 3. 深度学习的原理和应用 4. 神经网络的结构和工作机制 5. 监督学习、无监督学习和强化学习 6. 数据预处理和特征工程 7. 模型评估指标和方法 8. 常见的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等 9. 自然语言处理的基本任务和技术 10. 计算机视觉的应用和算法 11. 语音识别和合成的原理 12. 智能推荐系统的工作原理 13. 人工智能在医疗、金融、交通等领域的应用 14. 伦理和社会问题，如算法偏见、数据隐私等 15. 人工智能的局限性和挑战 16. 知识表示和推理 17. 遗传算法和进化计算 18. 模糊逻辑和不确定性处理 19. 人工智能与人类智能的比较 20. 智能机器人的发展和应用 21. 自动驾驶技术的原理和挑战 22. 情感计算和情感分析 23. 图像分类和目标检测 24. 文本分类和情感分类 25. 命名实体识别和信息抽取 26. 关系抽取和知识图谱 27. 机器翻译的方法和技术 28. 问答系统的设计和实现 29. 语音情感识别 30. 图像生成和风格迁移 31. 文本生成和摘要提取 32. 强化学习中的策略优化 33. 深度强化学习在游戏中的应用 34. 人工智能的硬件支持，如 GPU 加速 35. 分布式机器学习和云计算 36. 模型压缩和量化 37. 迁移学习和领域自适应 38. 半监督学习和弱监督学习 39. 异常检测和故障诊断 40. 时间序列预测和分析 41. 多模态数据融合 42. 人工智能的安全和防护 43. 可解释性人工智能 44. 对抗生成网络的原理和应用 45. 胶囊网络和注意力机制 46. 图神经网络和社交网络分析 47. 预训练语言模型，如 GPT、ELMO 等 48. 人工智能的开源框架和工具 49. 人工智能的教育和培训 50. 未来人工智能的发展趋势和展望
2024-09-12
我想问 有没有可以帮忙写 flux 或者其他图像模型 prompt 的 system prompt 模板
以下是为您整理的相关内容： 关于 FLUX 模型的安装部署： 模型选择：FLUX.1 有 dev、dev fp8、schnell 等版本，建议选择 dev 版本，显卡较好可用 fp16，显卡不够选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，可在“UNET 加载器”节点中将 weight_dtype 设置为 fp8，降低显存使用量，但可能稍降质量。 clip：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 关于训练 Midjourney 的 prompt： 训练问题：强大的 DMs 通常消耗数百个 GPU 天，推理由于顺序评估而成本高昂。在有限的计算资源上应用 DMs 于强大的预训练自动编码器的潜在空间中训练，可在不影响质量和灵活性的情况下实现复杂度降低和细节保留的最佳点，显著提高视觉保真度。引入交叉注意力层到模型架构使扩散模型成为强大灵活的生成器，支持文本和边界框等一般条件输入，实现高分辨率卷积合成。 版本：Midjourney 定期发布新模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型为默认，也可通过version 或v 参数或/settings 命令选择其他版本。V5 模型于 2023 年 3 月 15 日发布，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。 关于 ComfyUI 图片提示词反推提示词生成： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可和 flux 模型配合生成图片，建议使用量化版本的模型（int4 结尾）节省显存。 安装方法：进入 ComfyUI 自定义节点目录，克隆相关仓库，重启 ComfyUI。 模型下载：网盘 https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca ，下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。
2025-01-02
混合专家模型（MoE
混合专家模型（MoE）是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务，让不同的专家网络负责处理不同的任务，这样能提高模型的灵活性、可扩展性，减少模型的参数量和计算量，从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤： 1. 定义专家网络：先定义多个专家网络，每个负责特定任务或数据集，这些网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据训练每个专家网络，获取其权重和参数。 3. 分配数据：在训练中，将输入数据分配给不同专家网络处理，分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：对每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终输出。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据，构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1，它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中，通过专家混合（MoE）进行扩展，将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器，并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。
2025-01-01
关于AI大模型的发展介绍
AI 大模型的发展具有重要意义和深远影响： 1. 与传统语音技能的差异：语音技能的 NLU 是通过规则、分词策略等训练而成，运作逻辑可观测，具有 ifelse 式逻辑性；而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识关联性，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 层面。 2. 带来的变革量级：汪华老师认为此次 AI 变革 100%能达到与移动互联网同级，50%可能发展至与蒸汽机出现同量级，能否到达 AGI 阶段尚不明确。 3. 背景和趋势：随着大模型技术成熟和规模增大，为 AI Agent 提供强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。 4. 整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态三方数据集。 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2024-12-31
可以用大模型完成文字校对工作么
大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题，比如基于概率生成下一个字，如果对于没学过的问题，仍会基于概率生成，可能会“一本正经的胡说八道”，这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时，模型的选择很重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标，要避免出现“AI 味”，比如常见的套话。
2024-12-31
哪些大模型对做精准的数据分析和可视化上比较好
以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。
2024-12-31
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法，也叫做人体姿态估计，是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计（动作捕捉算法）相关的研究有以下两篇： 1. 【SD】最强手部识别，controlnet 新预处理器 dw openpose 作者：白马少年｜公众号：【白马与少年】 发布时间：20230813 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍：在 controlnet 中，手部识别一直使用的是 openpose 预处理器，但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题，将其放入特定目录即可使用。但需说明的是，目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器，未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose：一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景：基于骨骼标记为基础，适用于智慧体育等场景，可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型：视频、AI 学习模型 简介：主要功能是识别图片和视频中人的姿势，能快速处理图像并实时返回姿态数据，适应不同场景和设备。 主要特点： 实时性能：旨在提供实时的姿态估计，适用于需要即时反馈的应用。 高精度：利用神经网络架构搜索（NAS）提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构：NAS 自动测试不同网络结构，找到最优模型。
2024-12-31
如果我给你一张人像图片，想看到10年以后的样子，应该用什么样的ai
如果您想看到一张人像图片中人物 10 年后的样子，可以尝试以下两种方法： 1. 利用 Stable Diffusion（SD）相关技术： 在新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果可能更好。但可能存在颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染、背景不统一等问题，此时可启用 cutoff 插件进行控制，具体可参考相关文章。 若照片像素较低，还可将其变得更高清。 2. 利用 GPT 识图功能： 对图片的内容进行细致描述，可借用 GPT 来进行，也可自行描述。例如，对人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、姿态、背景等进行详细描述。
2024-12-30
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
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面，慢慢的他就成为了我的一个智能助理，但凡我阅读过的东西，只要我能想到一点点相关内容，都能通过这个工具在里面找到汇总答案，同时还能链接到原来的文章或知识点，有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息： 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如： 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到，人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界，AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中，提到可以通过输入端输入不同模态的内容，包括音频、文本、视频等并消化，在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情，如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中，提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容，用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语（prompts），将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以手搓各种机器人为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 综合来看，目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
网上看到了好多AI工具，不知道需要怎么来安装
安装AI工具的方法有多种，具体取决于所选工具的类型和平台。以下是一些常见的安装方法： 1. 在线安装 许多AI工具都是通过Web浏览器进行在线安装的。您只需访问该工具的官方网站，然后点击“安装”或“立即使用”按钮即可。 2. 下载安装包 一些AI工具需要下载安装包才能进行安装。通常，您可以在该工具的官方网站或应用商店找到安装包。下载安装包后，双击安装包并按照屏幕上的说明进行安装。 3. 使用命令行工具 一些AI工具可以使用命令行工具进行安装。这种方法通常适用于开发人员或熟悉命令行操作的用户。有关如何使用命令行工具安装AI工具的具体说明，请参阅该工具的文档。 4. 使用第三方工具 一些AI工具可以使用第三方工具进行安装。例如，您可以使用Homebrew或者使用Chocolatey。 在安装AI工具之前，请务必查看该工具的系统要求和安装说明。确保您的计算机满足系统要求，并按照说明进行操作。 以下是一些安装AI工具的额外提示： 关闭任何可能干扰安装的程序。 确保您有足够的磁盘空间来安装该工具。 如果您不确定如何安装该工具，请查阅该工具的文档或联系该工具的开发人员。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-09
我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能，这合理吗？
合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程，应该不断尝试：尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程（或结合 RAG）先获取第一批高质量输入输出数据，然后微调模型，模型性能提升后，数据质量进一步提升，将更优质的数据用于模型训练，然后更好的模型产出更好的数据，如此循环，构建正向迭代循环（也称数据飞轮）。
2024-04-20