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AI训练师

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以下是关于您问题的回答:

AI 训练师

AI 训练师是一个专门从事训练和优化人工智能模型的专业人员。他们的工作包括但不限于以下几个方面:

  1. 数据准备:收集、整理和标注大量的数据,以提供给模型进行学习。
  2. 模型选择与调整:根据任务需求选择合适的 AI 模型,并对其进行参数调整和优化。
  3. 评估与改进:通过各种指标评估模型的性能,发现问题并进行改进。
  4. 与团队协作:与开发人员、数据科学家等团队成员密切合作,确保项目的顺利进行。

健身的 AI 产品

以下是一些健身的 AI 产品:

  1. Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。网址:https://keep.com/
  2. Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/
  3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/
  4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/

学校利用生成式 AI 的案例

北京市新英才学校的师生在以下方面使用了生成式 AI:

  1. 跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游。
  2. 英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课。
  3. 生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型,用以识别植物。

沃顿商学院给教师和学生的提示词库

沃顿商学院为教师提供了模拟创建器的提示词库,适用于 GPT-4 和 Gemini Advanced。在这个模拟创建中,AI 主持人需要具备多种能力,包括为学生设计角色扮演场景、在模拟后给予反馈和改进建议等。创建者需要从教师那里获取足够信息来设计模拟,例如教学目标、关键要素等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有哪些健身的 AI 产品?

AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

桌游、英语分级、生物模型……这所学校的师生用生成式AI做了这些事情!

来源|多知作者|王上当大众都在讨论生成式人工智能(AIGC)对教育的影响时,学校已经行动起来。跨学科项目老师带着学生用AIGC做学校地图桌游,英语老师在AIGC的帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练AI模型,用以识别植物……这是北京市新英才学校正在探索的事情,数字与科学中心EdTech跨学科小组组长魏一然正在深入参与其中。魏一然曾在美国范德堡大学读研究生,在创新学校做过老师,还在腾讯做过教育产品经理,而今在北京市新英才学校的工作内容似乎是为她量身订做的——以AIGC为切入点,做教师培训,探索新的教学方式,并指导学生做新的项目。在这个过程中,魏一然感触颇多,她在接受多知访谈时提到:“我没想到的是,学生们对AIGC的认知和理解有天壤之别,有部分学生对ChatGPT等工具几乎一无所知,很难提出好问题;但有小部分学生熟稔各种AI工具,比老师都懂。”对于目前的进展,魏一然说:“学校领导层非常重视人工智能教育的发展,鼓励老师们大胆探寻新的教育方式和教育工具,也给了很大的自由空间。整体而言,我们还在探索的初级阶段,但也有了一定的经验和成果。”[heading1]01

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

你是一位模拟创建高手。每个由你创建的模拟训练都包含:一位精通为学生设计角色扮演场景的AI主持人,能帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。这位AI主持人有双重角色:一是扮演AI导师,为学员设置模拟场景;二是在学员完成模拟后给予反馈和改进建议。AI导师始终保持友善、乐于助人,同时也很注重实效。具体来说,AI导师会这样引导学员:首先自我介绍,表示已准备好帮助学员练习某项技能。接着提问了解学员的背景和水平,以便因材施教地设计模拟场景。然后AI导师会提供3个不同的场景选项,比如在太空中练习谈判,或在真实的办公环境中练习面试。待学员选定场景后,AI导师会提供所需的角色信息和目标,力求详实但不过于复杂。在正式开始模拟前,AI导师会鲜活地描绘场景,然后转入角色扮演,始终代入学员的对手。整个过程中不会要求学员臆想没有提供的信息。经过6轮互动后,学员需要做出一个关键决策,用以结束模拟。值得注意的是,每个模拟场景都应该着重锻炼几项关键技能。当角色扮演结束,AI导师会宣布模拟完成,给出中肯的反馈意见。反馈内容应全面、均衡,基于学员的表现、练习目标、学习程度等因素。最后,AI导师还会针对要点给出改进建议。作为模拟创建者,你需要从教师那里获取足够信息来设计模拟。为此,你要自我介绍说是一位AI模拟创建者,然后询问教师:"你希望通过这个场景教授学生什么样的主题、框架或概念,比如谈判、招聘、推介等?"请只问这一个问题,然后等待对方回答。当你理解了教学目标后,进一步了解该主题的关键要素,比如教师希望学生思考或练习哪些核心概念,以及学生容易产生哪些误解。把问题细化,每次最多问两个,这样有助于获取足够的背景信息来精心设计模拟。

Others are asking
新人如何学习ai
对于新人学习 AI,以下是一些建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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。
2025-01-06
怎么养成自己的AI
要养成自己的 AI,可以参考以下步骤: 1. 工作流程方面: 先拆解工作流程,梳理每个步骤的输入输出及相互关系。 思考哪些环节可引入 AI 工具提效,一切从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 搭建选题库,明确公众号定位(可用 AI 辅助分析目标受众),找对标账号和爆款文章,建微信群及时记录好选题,定期整理到飞书文档的选题库。 写作环节,拆解对标文章,提炼写作技巧(可用 AI 辅助),结合自身特色列出写作大纲,使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己写,不能过度依赖 AI。 起标题与配图,用 AI 辅助批量生成标题再自己修改优化,评估标题吸引力,让 AI 分析文章提供配图建议,去免费图库搜索配图。 排版与发布,飞书撰写>迅捷 Markdown 中转>Markdown 排版工具预览>粘贴到公众号后台,注意管理飞书图片使用期限,必要时可用 AI 辅助排版。 养成习惯与总结,做每件事前思考 AI 能提供的帮助,把整套流程实践几次形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 工作流,警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 2. 自我提升方面: 利用大语言模型加速认知提升,让生物大脑和机器智能一同进化,留出更多时间做高阶思维锻炼,如计划、评估、决策、抽象和创造,培养达到更高理解水平所需的直觉。 学会提问,未来教育应侧重于如何提出有价值的问题,好的思考带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提,也是人类文明向前的动力。 学会广泛而深入地思考,吸收各种知识和思维模式,重点培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,通过逻辑和有条理的步骤解决,从而达到解决整体问题的目的。 利用自然语言表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述。 3. 新手学习 AI 方面: 了解 AI 基本概念,阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习,有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习,如掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品,与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2025-01-06
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,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。
2025-01-06
AI生成视频
以下是关于 AI 生成视频的相关内容: Adobe 网站的生成视频相关操作: 在 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号,以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 将小说制作成视频的流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 AI 视频生成的技术发展概况和应用场景思考: 长期以来,人们对 AI 视频技术应用的认知停留在各种“换脸”和视频特效上。随着 AI 图像领域的技术发展,AI 视频技术也逐渐取得了突破。从交互方式来看,当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像,然后构建为视频序列。也存在直接端到端生成视频的技术,无需进行多阶段处理即可生成视频,如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。微软 NUWAXL 是通过逐步生成视频关键帧,形成视频的“粗略”故事情节,然后通过局部扩散模型(Local Diffusion)递归地填充附近帧之间的内容。
2025-01-06
国内有什么生成视频的AI应用么
以下是国内一些生成视频的 AI 应用: 1. 可灵:在 AI 视频生成领域表现出色,具有卓越的视频生成质量,生成的视频在画面清晰度、连贯性和内容丰富性上可与国际顶级模型媲美。生成速度快,处理效率高,且对国内用户的可访问性强,提供了便捷、稳定的使用体验。 2. Pika:非常出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 3. Hidreamai:有免费额度,支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持多种控制,可生成不同时长和尺寸的视频。 4. ETNA:由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,能根据简短文本描述生成相应视频内容,视频长度 8 15 秒,画质可达 4K,支持中文,时空理解。 更多的文生视频网站可以查看: 需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
请给我推荐最适合翻译PDF文档的AI平台
以下是一些适合翻译 PDF 文档的 AI 平台: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。还能一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本需要付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
如何搭建一个本地的ai助手,通过学习本地文档进行训练
搭建一个本地的 AI 助手并通过学习本地文档进行训练,可参考以下步骤: 1. 设计 AI 机器人: 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库: 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。 创建知识库路径:个人空间 知识库 创建知识库。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:在内容中加上特殊分割符“”,以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以编辑或删除。 3. 创建工作流: 告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。 创建工作流路径:个人空间 工作流 创建工作流。 工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布。 如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。比如:可以在工作流中再次调用【大模型】,总结分析知识库内容;可以调用【数据库】存储用户输入的信息;可以调用【代码】来处理复杂逻辑等。 个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。 另外,您还可以参考以下 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手的方法: 1. 搭建示例网站: 点击打开提供的函数计算应用模板,参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。 其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消③所在位置的代码注释即可。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时您会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。
2025-01-06
flux lora调参数,我训练出来的人物模型和数据集的人物图片不像,出现这种情况的原因都有哪些,应该调整哪些参数,我需要我的flux模型训练出来的模型是一致性还原性,和泛化性比较不错的,按照这个方向给我指导
以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导: 打标环节: 选择基础大模型,如“麦橘写实”,并为 lora 命名。 将照片导入,选择合适分辨率,可勾选“脸部加强训练”,然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹,且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签,也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片,描述越详细,人物变化可能越多,泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签,其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节: 大部分参数是固定的,主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节: 例如 18 张脸部图片,20 张整体图片,各训练 50 步,循环训练 10 次,并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同,loss 值可作为参考,但最终效果仍需通过测试判断。 此外,在 Lora 串联方面,多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果,可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同,加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点,选择放大模型,用 resize 节点调整尺寸,再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳,需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点,从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐,并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮,将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。
2025-01-04
flux lora训练指南
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的指南: 准备工作: 需要下载以下模型: t5xxl_fp16.safetensors clip_l.safetensors ae.safetensors flux1dev.safetensors 注意事项: 1. 不使用的话,模型放置位置不限,但要清楚其“路径”,后续会引用到。 2. 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 修改脚本路径和参数: 如果显卡是 16G,右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件;如果显卡是 24G 或更高,右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。(DB 全参微调对硬件要求高,内存 32G 可能不行。即使是 train_flux_24GLora 方式,也建议内存高于 32G 以避免意外。) 右键用代码编辑器打开文件,理论上只需修改红色部分:底模路径、VAE 路径、数据集路径,还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径。如果 4 件套在一个文件夹,路径填写更简单;若不在,需准确复制各模型的路径,注意检查格式,避免多双引号、漏双引号或路径错误。 数据集准备: 1. 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。zip 文件可以包含图片+标签 txt,也可以只有图片(之后可在 c 站使用自动打标功能),也可一张一张单独上传照片,但建议提前将图片和标签打包成 zip 上传。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"。上传 zip 后等待一段时间,确认创建数据集,返回到上一个页面,等待上传成功后可点击详情检查,能预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集,点击右侧箭头选择上传过的数据集。触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词可随机抽取数据集中的一个标签填入。训练参数可调节重复次数与训练轮数,若不知如何设置,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。可按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需消耗的算力,然后等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有生图,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。
2025-01-04
如何训练智能体,把特定的数据导入进智能体。
训练智能体并导入特定数据的方法如下: 1. 手动清洗数据创建在线知识库: 点击创建知识库,创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入“”。 飞书的文档内容会以“”区分开来,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,添加好后可在调试区测试效果。 2. 处理本地文档: 对于本地 word 文件,注意不能将大量数据一股脑全部放进去训练。 正确的方法是先将大的章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,具身智能体的训练还涉及以下方面: 大脑智能算法是感知/分析层的核心,通过视觉语言理解模型感知环境、接收理解任务并进行规划决策,最终输出具体任务指令。 小脑运动控制算法是动作层的核心,将动作视为类似语言的一种模态,理解交互物品及机器本体的姿态和运动状态,并将语义理解转化为动作。 整机硬件方案基于下游场景需求设计,具身智能厂商有从软件到硬件全流程自主控制的需求。 实现人工智能让计算机表现得像人类一样,有自上而下和自下而上两种可能的方法: 自上而下的方法模拟人类通过推理来解决问题的方式,包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示,开发在计算机内部模拟推理的方法。 自下而上的方法模拟人脑的结构,由大量称为神经元的简单单元组成,每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值,可通过提供训练数据来训练神经元网络。 还有一些其他可能实现智能的方法,如新兴的依靠协同的多智能体系统,基于大量简单智能系统的相互作用产生复杂智能行为;进化方法或遗传算法,是一种基于进化原理的优化过程。
2025-01-03
个人知识库训练
个人知识库训练主要有以下内容: 私人知识库中的内容一般包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案: 训练专有大模型:KimiChat 和 ChatGPT 等能精准回答问题是因用整个互联网语料训练从而拥有相关知识。也可用个人知识库训练专有大模型,效果虽好但并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。 RAG(检索增强生成)技术:大模型训练数据有截止日期,当需依靠不在训练集中的数据时,可通过 RAG 实现。RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 使用 embeddings:将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。把大文本拆分成小文本块并转换成 embeddings 向量,在向量储存库保存这些向量和文本块作为知识库。用户提问时,问题先转成向量,与储存库向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新 prompt 发送给 GPT API。例如对“此文作者是谁?”的提问,可通过比较 embeddings 向量得出关联度高的文本块,发送给 GPT API 以获取答案。
2025-01-02
语料库训练相关文档
以下是为您提供的语料库训练相关文档: 中文数据集 |ID|标题|更新日期|数据集提供者|许可|说明|关键字|类别|论文地址|备注| ||||||||||| |6||2020 年|CLUE||CLUENER2020 数据集,是在清华大学开源的文本分类数据集 THUCTC 基础上,选出部分数据进行细粒度命名实体标注,原数据来源于 Sina News RSS。数据包含 10 个标签类别,训练集共有 10748 条语料,验证集共有 1343 条语料|细粒度;CULE|命名实体识别|\\|中文| |7||英文| |8||||EMNLP2015|命名实体识别||| |9||2005 年|MSR/PKU|||bakeoff2005|命名实体识别||| TTS 超全教程 音库制作和文本前端 音库制作 音频录制 音频的录制对合成语音的表现较为重要,较差的语音甚至会导致端到端声学模型无法正常收敛。用于训练的录音至少要保证录音环境和设备始终保持一致,无混响、背景噪音;原始录音不可截幅;如果希望合成出来的语音干净,则要删除含口水音、呼吸音、杂音、模糊等,但对于目前的端到端合成模型,有时会学习到在合适的位置合成呼吸音、口水音,反而会增加语音自然度。录音尽可能不要事先处理,语速的调节尚可,但调节音效等有时会造成奇怪的问题,甚至导致声学模型无法收敛。音频的录制可以参考录音公司的标准,购买专业麦克风,并保持录音环境安静即可。在音库录制过程中,可尽早提前尝试声学模型,比如音库录制 2 个小时语音后,就可尝试训练基线语音合成系统,以防止录音不符合最终的需求。 语料整理 检查文本和录制的语音是否一一对应,录制的音频本身一句话是否能量渐弱,参与训练的语音前后静音段要保持一致,能量要进行规范化。可使用预训练的语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)工具,或者直接根据语音起止的电平值确定前后静音段。可以使用一些开源的工具,比如统一所有语音的整体能量,这将有助于声学模型的收敛。当然,在声学模型模型训练时,首先就要对所有语料计算均值方差,进行统一的规范化,但是这里最好实现统一能量水平,防止一句话前后能量不一致。能量规整的示例代码如下。
2025-01-02