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如何定制化训练ai模型？

Answer

定制化训练 AI 模型通常包括以下步骤和要点：

微调（Fine-tuning）：

  • 微调可以让您从 API 提供的模型中获得更多收益，例如获得比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省 Token、实现更低的延迟请求。
  • GPT-3 已在大量文本上预训练，小样本学习时它能凭直觉判断任务并生成合理结果，微调通过训练更多示例改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好结果。对模型进行微调后，不再需要在提示中提供示例，节省成本并降低延迟。
  • 微调的高层次步骤包括准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用您的微调模型。

哪些模型可以微调：

  • 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 text-davinci-003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。

安装：

  • 建议使用 OpenAI 命令行界面(CLI)。要安装，运行（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3。）
  • 通过将相关行添加到 shell 初始化脚本（例如.bashrc、zshrc 等）或在微调命令之前的命令行中运行来设置环境变量。

选择 AI 模型：

  • 通过模型切换选择您喜欢的 AI 模型，Cursor Chat 将使用该模型生成响应。您可以通过按 Ctrl/⌘/在模型之间切换。
  • 默认情况下，Cursor Chat 使用 OpenAI 的 GPT-4 作为其 AI 模型（具体来说，gpt-4 标签指向我们的 GPT4-Turbo 实例）。
  • 您为 Chat 选择的 AI 模型将保存以供将来使用，不必每次打开 Cursor Chat 时都更改。

模型概述：

  • OpenAI API 由具有不同功能和价位的多种模型提供支持，还可以通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限的定制。
  • 常见模型包括 GPT-4、GPT-3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex、Moderation、GPT-3 等，各自具有不同的功能和应用场景。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

微调（Fine-tuning）

了解如何为您的应用程序定制模型。[heading2]介绍[content]通过提供以下内容，微调可让您从API提供的模型中获得更多收益：1.比即时设计更高质量的结果2.能够训练比提示中更多的例子3.由于更短的提示而节省了Token4.更低的延迟请求GPT-3已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时，它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。在高层次上，微调涉及以下步骤：1.准备和上传训练数据2.训练新的微调模型3.使用您的微调模型[heading2]哪些模型可以微调？[content]微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage和ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如text-davinci-003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。[heading2]安装[content]我们建议使用我们的OpenAI命令行界面(CLI)。要安装这个，运行（以下说明适用于0.9.4及更高版本。此外，OpenAI CLI需要python 3。）OPENAI_API_KEY通过将以下行添加到您的shell初始化脚本（例如.bashrc、zshrc等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量：

Customize 自定义

Pick your preferred AI model through the[model toggle](https://docs.cursor.com/advanced/model-toggle),and Cursor Chat will use that model to generate responses.You can toggle between models by pressing Ctrl/⌘/.通过[模型切换](https://docs.cursor.com/advanced/model-toggle)选择您喜欢的AI模型，Cursor Chat将使用该模型生成响应。您可以通过按Ctrl/⌘/在模型之间切换。By default,Cursor Chat uses OpenAI’s GPT-4 for its AI model(specifically,the gpt-4 label points to our instance of GPT4-Turbo).默认情况下，Cursor Chat将OpenAI的GPT-4用于其AI模型（具体来说，gpt-4标签指向我们的GPT4-Turbo实例）。The AI model you choose for Chat will be saved for future sessions,so you don’t have to change it every time you open Cursor Chat.您为Chat选择的AI模型将保存以供将来使用，因此您不必在每次打开Cursor Chat时都更改它。[heading3][heading3]In-Editor编辑器内[content]Cursor Chat can also be used as an editor tab by clicking on the horizontal“More”button,and then clicking on the“Open Chat in Editor”button.Cursor Chat will then behave as a regular editor tab.Pressing Ctrl/⌘+L will bring up the chat tab and focus onto it.Cursor Chat也可以用作编辑器选项卡，方法是单击水平的“More”按钮，然后单击“Open Chat in Editor”按钮。然后，Cursor Chat将像常规编辑器选项卡一样运行。按Ctrl/⌘+L将调出聊天选项卡并聚焦于它。[heading3]

模型（Models）

OpenAI API由具有不同功能和价位的多种模型提供支持。您还可以通过[微调（fine-tuning）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。|模型|描述||-|-||[GPT-4](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4)Beta|一组改进GPT-3.5的模型，可以理解和生成自然语言或代码||[GPT-3.5](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5)|一组改进GPT-3的模型，可以理解并生成自然语言或代码||[DALL·E](https://platform.openai.com/docs/models/dall-e)Beta|可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型||[Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper)Beta|可以将音频转换为文本的模型||[Embeddings](https://platform.openai.com/docs/models/embeddings)|一组可以将文本转换为数字形式的模型||[Codex](https://platform.openai.com/docs/models/codex)Limited Beta|一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码||[Moderation](https://platform.openai.com/docs/models/moderation)|可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型||[GPT-3](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3)|一组可以理解和生成自然语言的模型|

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2025-04-19
生成设计图：包括图书馆静音舱+小组讨论舱 :用隔音板材划分独立空间，舱体外壳由学生绘制抽象艺术图案。 可变形桌椅 :定制模块化桌椅，支持拼合为“创作大桌”或独立卡座，适配小组作业与个人学习。 艺术疗愈角 :设置减压涂鸦墙、小型绿植温室，配备舒缓音乐耳机。
以下是为您提供的关于生成您所需设计图的相关信息： 星流一站式 AI 设计工具具有入门模式和高级模式。 入门模式： 可以使用图像控制功能精准控制生成图像的内容和风格，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等。 只能使用以下四种参考功能： 全部图片参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 高级模式： 点击生成器下方的切换按钮进行切换。 与入门模式相比增加了高级模式框架。 基础模型方面，允许使用更多的微调大模型，如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5。 图片参考方面，允许使用更多的图像控制功能，在星流基础大模型下，增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复：利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大（目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型）。 放大算法会影响图像放大后的图像质量，建议默认即可。 重绘幅度与初步生成的图像的相似度有关。 其他参数默认即可，参数方面允许调整更多的高级参数。 采样器方面，采样方法决定了模型在生成图像过程中的出图质量，有些采样器在细节处理上表现更佳比如 DPM++2M，而有些则在生成速度上更快，比如 Euler。 采样步数一般来说，步数越多，模型对图像的生成和优化越充分，但同时也会增加生成时间。 随机种子是文生图的随机数种子，通过设置相同的随机数种子，可以确保在相同的参数配置下生成相同的图像。 CFG Scale 控制生成图像与提示词一致性的重要参数。 具有脸部/手部修复功能，利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 此外，学生使用项目化的方式分析现状，做问卷调查，数据分析，在 ChatGPT 的帮助下设计出优化过的设计图，然后使用 3D 的空间设计软件设计出来 3D 的设计图。比如有孩子为优化老师家访路线提出做一个软件产品的案例。
2025-03-23
AI如何自动定制贴纸
以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的 AI 贴纸功能。此功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。 这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。
2025-03-06
AI自动定制贴纸
以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的一系列 AI 功能，其中包括 AI 贴纸。该功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。
2025-03-06
定制数字人
以下是定制数字人的相关方法： 1. 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 软件会播放数字人的声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，剪映会生成对应音视频并添加到轨道中。 左下角会提示渲染完成时间，可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片： 删除先前导入的文本内容，因为视频音频已包含文字。 点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，如一张书架图片。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人），书架图片会在视频轨道下添加新轨道。 点击轨道最右侧竖线向右拖拽，直到与视频对齐。 在显示区域拖动背景图的角将图片放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 3. 增加字幕： 点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 至此，数字人视频完成，点击右上角“导出”按钮导出视频备用。若希望数字人换成自己希望的面孔，则需要用另一个工具进行换脸。 此外，还有一个摊位信息中提到了与 AI 数字人相关的内容：摊位活动主题为“AI 数字员工”，内容为为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题，体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。
2025-02-27
deepseek如何定制化打造属于自己的内容整合写手
以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息： 新闻播报自动化工作流： 内容获取：输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点需输入新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片（以 1ai.net 资讯为例），利用图片链接提取节点获取新闻主图，调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理：使用链接读取节点提取文字内容，在提取链接后接上大模型节点，用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子，可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用，可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论： 高阶能力调用：包括文风转换矩阵（如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等）和领域穿透技术（如行业黑话破解）。 场景化实战策略：涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧：如对话记忆管理（包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置）和输出质量控制（针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令）。 特殊场景解决方案：包括长文本创作（分段接力法、逻辑粘合剂）和敏感内容处理（概念脱敏法、场景移植法）。 AI 编程与炼金术：Build on Trae： 相关知识图谱包含多个章节，如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等，涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。
2025-02-25
如何搭建定制知识库
以下是关于如何搭建定制知识库的相关内容： 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互支持的 Token 数量有限，约 4096 个，相当于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于多数领域知识不够。为处理大量领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings 是浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。向量是用一串数字表示大小和方向的量，在计算机科学和数据科学中通常用列表表示。向量之间的距离是度量相似性的方法，常见的如欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近的向量词语在语义上相似。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象，之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子使用了 LlamaIndex 包，它简化了 LangChain 对文本分割和查询的接口，并提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index，而 LangChain 可对接多个 LLMs，可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中，对于自定义知识库飞书文档（自定义），没有格式要求，能看懂正确代码即可。可直接使用 LangChain 提供的文档加载类，对有权限的飞书文档进行获取，使用 CharacterTextSplitter/RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块（chunks），方法有两个主要参数：chunk_size 控制每个块的长度，如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符；chunk_overlap 控制相邻两个块之间的重叠长度，如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。 因为大模型有足够多的数据，想让大模型按要求执行就需要用到“Prompt 提示词”。 最近各家大厂接连放大招，AI 技术和应用突飞猛进，GPT4 接口已支持最大 32K 输入，AI 的开发和使用门槛会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多是业务问题，而非技术问题。
2025-01-22
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
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
这个网站的作用是什么？是通过这个网站更好的使用训练AI吗？
WaytoAGI 网站具有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2025-04-13
想自学ai训练师 推荐哪个视频去学习
以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频： 1. 3 月 26 日｜自由讨论｜离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会：分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标：训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系，即预测给定上下文（token 序列）后，下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口：训练时，模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口（例如 8000 个 token）作为输入。 神经网络的输入与输出：输入为 Token 序列（上下文），输出为预测下一个 token 的概率分布，词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新：神经网络初始参数是随机的，预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数，调整预测结果，使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化：训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法（如梯度下降）用于调整参数，最小化损失函数，提高预测准确率。 神经网络内部结构：Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件，能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接：无
2025-04-12
想自学ai训练师
如果您想自学成为 AI 训练师，以下是一些相关的知识和建议： 一、AI 训练的基本概念 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这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。训练过程需要较高的计算性能，能够处理海量的数据，并具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 二、相关领域的知识 1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，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。 2. 自然语言处理：自然语言（NLP）认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，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，是人工智能和语言学领域的分支学科。 三、学习资源和实践 您可以参考以下的一些资源和实践方式： 1. 参加相关的线上交流会，例如 3 月 26 日的自由讨论活动，其中会分享项目经验、技能以及使用 AI 工具的经验和想法。 2. 了解一些健身的 AI 产品，如 Keep（https://keep.com/）、Fiture（https://www.fiture.com/）、Fitness AI（https://www.fitnessai.com/）、Planfit（https://planfit.ai/）等，虽然这些主要是健身领域的应用，但也能帮助您了解 AI 在不同场景中的应用和创新。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12
怎么用把AI训练成自己的东西？
要将 AI 训练成自己的东西，可以参考以下方法： 1. 像马斯克提到的，对于公开的推文数据可以合理使用，但不能使用私人的东西进行训练。同时，要注重数据的质量和使用方式，高质量的数据对于训练效果至关重要。 2. 张梦飞的方法中，例如部署 LLama Factory 时，需要添加选中“identity”数据集，将训练轮数改成 15 等，并通过一系列操作进行训练和测试。但需要注意的是，训练大模型是复杂的过程，数据集和训练参数都会影响最终效果，需要反复调试和深入学习实践。 3. 在写作方面，我们可以根据自身需求选择人类驱动为主，利用 AI 进行修改完善，或者先由 AI 生成内容再进行修改以符合自己的风格。
2025-04-11
如何训练一个AI 阅读教练
训练一个 AI 可以类比为培养一位职场新人，主要包括以下三个阶段： 1. 规划阶段：明确目标 确定 AI 的具体任务，比如结构化外文精读等。 将任务拆解为可管理的子任务。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段：实战指导 搭建工作流程。 为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样，手把手引导 AI 完成任务，并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段：持续改进 通过反复测试和调整，不断优化 AI 的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置，直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 当前大模型在处理多步骤复杂任务时存在明显局限，比如在“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等任务中，仅依靠单一 Prompt 指令难以稳定执行，现阶段的 AI 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人，需要遵循指引和给定的流程才能完成特定任务。如果您已经完全了解上述内容，不妨自己设定一个任务目标，动手构建一个专属于自己的 AI 。
2025-04-11
模型训练的基本名词和方法
以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍： 基本名词： 1. 过拟合&欠拟合：过拟合和欠拟合都是不好的现象，需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等，过拟合可减少训练集素材量，欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性：泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性，解决办法与过拟合和欠拟合类似，从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化：是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段，给模型加规则和约束，限制优化参数，有效防止过拟合，提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法： 1. 全面充分采集训练素材：例如在角色训练素材中，应包含各种角度、表情、光线等情况的素材，确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优：尽量将训练时长控制在半小时左右，过长易导致过拟合，通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线：通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型，观察过拟合和欠拟合问题，进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外，在模型训练中还需注意： 1. 数据集获取渠道：可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是根据生成图的需求找对应数据集，要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词：可自定义，完整形式可以是一句话，建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技 3D 天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核：让 GPT 按要求描述，人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数，新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词设定要避免概念混乱。
2025-04-09