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有哪些高质量 sft 多轮对话数据集

Answer

高质量的SFT（Supervised Fine-Tuning）多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集：

1. ConvAI2 Dataset

ConvAI2数据集是基于Persona-Chat数据集构建的，用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话，且每个对话都有明确的角色和背景信息，有助于训练更具个性化的对话系统。

2. DSTC系列数据集

DSTC（Dialogue State Tracking Challenge）系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集，涵盖了多种任务和领域，如任务导向对话、对话状态跟踪等。

  • DSTC2: 专注于餐馆预订任务。
  • DSTC3: 扩展了DSTC2，增加了更多的任务和对话状态。
  • DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。
  • 链接: DSTC Challenge

3. MultiWOZ Dataset

MultiWOZ（Multi-Domain Wizard of Oz）是一个大规模、多领域任务导向对话数据集，涵盖了多个对话场景，如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过Wizard-of-Oz方法生成的，质量较高。

4. Ubuntu Dialogue Corpus

Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集，基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话，适用于训练技术支持和问答系统。

5. CoQA Dataset

CoQA（Conversational Question Answering）数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题-回答对。

6. Topical-Chat Dataset

Topical-Chat数据集是微软创建的，用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话，涉及科技、娱乐、体育等多个领域。

7. Persona-Chat Dataset

Persona-Chat数据集包含多轮对话，每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”，旨在开发更具个性化和情感的对话系统。

总结

这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型，是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时，可以结合具体的应用场景和需求，选择合适的数据集进行SFT。

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

References

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

项目介绍：清洗/构造/翻译中文的ChatGPT数据，推进国内AI的发展，人人可炼优质中文Chat模型。本数据集为ChatGPT约九万个对话数据，由ShareGPT API获得（英文68000，中文11000条，其他各国语言）。项目所有数据最终将以CC0协议并入Multilingual Share GPT语料库。Guanaco地址：[https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset](https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset)数据集说明：一个使用Self-Instruct的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。chatgpt-corpus地址：[https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus](https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus)数据集说明：开源了由ChatGPT3.5生成的300万自问自答数据，包括多个领域，可用于用于训练大模型。SmileConv地址：[https://github.com/qiuhuachuan/smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)数据集说明：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（single-turn to multi-turn inclusive language expansion via ChatGPT），该数据集含有56k个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更加符合在长程多轮对话的应用场景。

（3）ChatBot是怎么炼成的?

MOSS中文名为小苔藓，是上海复旦大学计算机系的类ChatGPT开源模型，也完整经过了SFT和PM阶段，但是PPO阶段使用了另外一种更加简单的方式。数据搜集如前文所说，对话数据的质量是调教ChatBot非常重要的因素，这里MOSS充分借助了ChatGPT的能力，协助生成instruction和conversation，如下所示用户提问instruction。人工写好符合HHH(helpfulness,harmlessness,and honesty)原则的种子问题，然后使用self-instrcution让ChatGPT进行扩展，得到更多的符合HHH的instruction多伦对话conversation。写一个prompt模板，输入由下面3部分组成，喂入ChatGPT，搜集输出结果，和输入拼接在一起，形成完整的多轮对话第一部分：介绍背景，描述是一个Human和AI的对话，让ChatGPT模拟这个对话第二部分：约束Human和AI的对话符合HHH原则第三部分：把上面经过self-instrcution生成的大量instruction作为对话初始状态经过上面的过程，就可以得到若干多伦对话conversation训练数据，将其切分为SFT和PM两部分，分别在对应的阶段使用。SFT&PM阶段训练方法跟InstructGPT和Anthropic差不多PPO阶段MOSS里首先列举了一下当得到了SFT和RM之后，如何进一步提高ChatBot表现的几种方法

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

XrayGLM，首个会看胸部X光片的中文多模态医学大模型：地址：[https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM](https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM)简介：该项目为促进中文领域医学多模态大模型的研究发展，发布了XrayGLM数据集及模型，其在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出了非凡的潜力。MeChat，中文心理健康支持对话大模型：地址：[https://github.com/qiuhuachuan/smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)简介：该项目开源的中文心理健康支持通用模型由ChatGLM-6B LoRA 16-bit指令微调得到。数据集通过调用gpt-3.5-turbo API扩展真实的心理互助QA为多轮的心理健康支持多轮对话，提高了通用语言大模型在心理健康支持领域的表现，更加符合在长程多轮对话的应用场景。MedicalGPT地址：[https://github.com/shibing624/MedicalGPT](https://github.com/shibing624/MedicalGPT)简介：训练医疗大模型，实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。发布中文医疗LoRA模型shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora，基于Ziya-LLaMA-13B-v1模型，SFT微调了一版医疗模型，医疗问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重。

Others are asking
什么是sft？
SFT 即监督微调（Supervised FineTuning），以下是关于 SFT 的一些相关信息： 在苹果大模型 MM1 的研究中，研究者在预训练模型之上训练了监督微调实验，从不同的数据集中收集了约 100 万个 SFT 样本，并采用扩展到高分辨率的 SFT 方法，监督微调结果显示出了模型的优越性能。 在多模态大模型的训练中，多模态微调包括监督微调（SFT）和 RLHF 两部分，目的是使模型符合人类的意图或偏好，并增强交互能力。SFT 将预训练阶段的数据转换为指令感知的格式，优化目标与预训练相同，SFT 数据可构造为单轮或多轮的 QA。 在 Gemini report 中，指令调优涵盖有监督的微调（SFT）和通过人类反馈的强化学习（RLHF），SFT 需要对“优质”数据进行整理，以进行奖励模型训练和 RLHF，数据混合比例通过较小的模型进行消融，以平衡有用性指标和减少模型危害。
2025-03-26
flux ae.sft放在哪个文件夹
在 ComfyUI 中，flux ae.sft 应放在 ComfyUI/models/vae/ 文件夹下。 Flux 模型在 ComfyUI 中的使用，需要将相关模型放在对应的目录下。具体来说，t5xxl_fp16.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/ 目录下，flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/ 目录下。flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。
2025-03-07
AI SFT 是什么
AI SFT 即监督微调（Supervised Finetuning）。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中，通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调，以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中，如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中，SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时，在 Transformer 等模型的发展和应用中，SFT 也发挥着重要作用。
2025-02-05
sft是什么意思
“SFT”可能有多种含义。在音乐领域，它可能指某种特定的音乐风格，如“Swift”指快速和敏捷的音乐风格，常用于表现快速和敏捷的情感，如 Taylor Swift 的《Shake It Off》；“Swirling”指旋转和流动的音乐风格；“Swooning”指陶醉和倾倒的音乐风格；“Syllabic”指音节和节奏的音乐风格；“Symbiotic”指共生和互助的音乐风格。 在语音处理方面，“SFT”可能指短时傅里叶变换（Shorttime Fourier Transform，STFT）。语音通常是短时平稳信号，在进行傅里叶变换前一般要进行分帧，取音频的小片段进行短时傅里叶变换。其结果是一个复数，包括幅度和相位信息。能量频谱是振幅频谱的平方，通过对频域信号进行逆傅里叶变换可恢复时域信号。离散傅里叶变换计算复杂度高，可采用快速傅里叶变换简化。在实际应用中，对语音信号分帧加窗处理，视为短时傅里叶变换。
2024-11-17
产品经理想进入AI行业，成为AI产品经理，应该怎么准备，能够快速应付面试拿到offer？我的背景是过去3年集中在用户功能产品，有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下： 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识，保持一致，然后再开始创作，这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括： 约束的弹性，在探索阶段给 AI 一定自由空间，而 prompt 一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪，情绪化能局部提升 AI 效能。 共识，您的理解和 AI 的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效。 3. 注意事项： 如果经历很多轮的对话，可能会导致此次对话超过模型的 token 限制，ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后，可以新建一个聊天窗口，把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT，重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验，需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互无法达成，所以需要将测试形式进行转换，先解决“指代消解”的问题，然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用： 聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息格式化，然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到，规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢？ 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息（“system”）格式化，然后交替使用用户消息（“user”）和助手消息（“assistant”）。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 此外，还存在一些与百炼相关的 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
如何优化ai对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升ai上下文理解）
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29
如何才能学会写高质量的提示词
以下是关于如何学会写高质量提示词的相关内容： 1. 提示词的基本概念： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 利用辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词可清空提示词框，会员加速能加速图像生图速度，提升效率。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 3. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述，使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 添加视觉参考，在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 注意语气和情感，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 优化关键词组合，尝试不同的关键词搭配和语序。 增加约束条件，如分辨率、比例等，避免 AI 产生意料之外的输出。 分步骤构建 Prompt，将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 参考优秀案例，研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化，通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。
2025-03-15
如何用ai高质量改编长篇小说
以下是使用 AI 高质量改编长篇小说的方法： 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。 需要注意的是，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。 另外，在让 AI 进行细节描写时，可以先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。还可以让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容具体等好处。把生成的表格依次复制粘贴，AI 就会照着写文章。但在修改过程中可能会遇到 AI 记性不好等问题，需要灵活选择不同的 AI 工具来解决。
2025-03-14
如何用ai高质量改编 小说
以下是关于用 AI 高质量改编小说的相关内容： 制作小说视频： 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。 丰富细化小说内容： 1. 让 AI 先写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。 2. 让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样做有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯；二是按编号做局部调整很容易；三是确保内容都是具体的细节。 串联成文： 把生成的表格依次复制粘贴，AI 就会照着写文章。 注意事项： 1. 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。 2. 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。 此外，还有以下成功案例： 1. 南瓜博士借助 AI 进行小说创作，包括丰富细化、串联成文等环节，但在局部修改时遇到了一些问题。 2. 全球 AI 电影马拉松大赛获奖短片《种子》以何夕的小说为原型进行改编，先有灵感想法，然后使用 GPT 完成故事框架和分镜画面，再进行后续的制作环节。
2025-03-14
如何利用aigc生成高质量的logo?
利用 AIGC 生成高质量的 logo 可以参考以下方法： 1. 在 AIGC 1.0 时代，AIGC 主要起到产生参考图像的作用，可使用 ControlNet 但存在一定局限性，如无法精确控制某些特征材质，不过适合整体全身材质风格替换，能以正视图或手绘线稿图输入 ControlNet 进行控制。 2. 在 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练可直出较高质量的形象，但对于要求较高的场景仍存在问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，随着技术更新有望解决。 3. 可以使用 Midjourney 等生成式 AI 工具为企业创建徽标，将相关提示与企业信息结合，制作适合自身品牌个性和价值观的定制徽标，提示种类丰富并提供设计样例。 同时需要注意，目前的 AIGC 工具仍存在问题，真正的完美落地仍需要专业设计师的大量介入与修复。拥抱 AIGC 是为设计师提供辅助工具，而非完全取代传统设计方法或设计师。
2025-03-13
如何通过与AI的对话获取高质量的信息？有没有相关书籍或者文章推荐，请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。
2025-03-09
我是一名视频博主，我想知道我的视频如何测试它的流量是否会好，以及ai怎么能够辅助我完成高质量的视频脚本
以下是关于您作为视频博主测试视频流量以及利用 AI 辅助完成高质量视频脚本的相关内容： 测试视频流量： 目前没有直接针对测试视频流量是否会好的特定方法，但您可以通过以下方式进行预估和分析： 1. 参考同类热门视频的数据和特点，了解大致的流量表现范围。 2. 观察视频发布初期的点击量、播放时长、点赞、评论、分享等数据的增长趋势。 利用 AI 辅助完成高质量视频脚本： 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。您可以把想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。虽然在创意上可能不够出色，但对于非专业人士入手视频创作有一定帮助。 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。您还可以让 ChatGPT 为您在海量背景音乐中筛选适合视频情绪的 BGM。 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。
2025-03-04
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI，用于中医问诊模型
以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07