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你好,你是什么模型?

Answer

您好,我是一名 AI 知识专家,能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。

关于模型方面的知识:

  • LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型,常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors,体积较主模型小,一般在 4M - 300M 之间,使用 LoRA 模型较多,LyCORIS 可调节范围更大,现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时,可在 LoRA 菜单中点击使用,也可直接使用 Prompt 调用。
  • 在 Tusiart 中,首页有模型、帖子、排行榜,展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型(Checkpoint),任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始,lora 是低阶自适应模型,可有可无,但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像,VAE 类似于滤镜调整生图饱和度,选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容,负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图,即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。

如果您想搭建类似的群问答机器人,可以参考以下内容:

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

References

guahunyo:SD入门讲解PPT.pptx

YOUR LOGOLoRA是除了主模型外最常用的模型。LoRA和LyCORIS都属于微调模型,一般用于控制画风、控制生成的角色、控制角色的姿势等等。txt2imgimg2timgExtrasPNG InfoCheckpoint MergerTrainEbsynth UtlityOpenPose Editor3DOpenposeAdditional NetworksInpaint AnythingPhotopeaQR ToolkitSuperMergerMerge Block WeightedSetingsExtensionsyloobp,detailed background,detailed facnneo a anyaitite,bodyo st ointiceeaisiees.acthegteafacey shdow.a realteelcateys.DeOldifyImage Browse!LoRA和LyCORIS的后缀均为.safetensors,体积较主模型要小得多,一般在4M-300M之间。一般使用LoRA模型较多,而LyCORIS与LoRA相比可调节范围更大,以前需要额外的扩展才可使用,现在sd已经内置了。需要管理模型时我们可以进入WebUl目录下的models/LoRA目录下。群友二次元古风Chekpoint各种调节场景妖尾姿势建筑Default Sort服装未分类Refresh机甲海贼火影王者荣耀在WebUl中使用时,可在LoRA菜单中点击使用。也可以直接使用Prompt调用。海贼王-多弗朗明哥海贼王-大和海贼王-女帝海贼王-娜美海贼王-布鲁克01

问:请问你是谁

[问:飞书怎么做一个FAQ的机器人?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT6Aw2xH6iL9A5kYivYcHCIRn7b)[飞书机器人搭建waytoAGI问答机器人实战分享](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Cn5Mw5AAOiO3p9kjAincKlg2nR1)[如何基于飞书能力来开发问答机器人](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CSBwwS7mJi58aUkBz58cZO7Cn9c)类似问题:你是谁?你能做什么?我怎么搭建一个类似的机器人?你是调用哪个模型?——我调用的是抖音集团的云雀大模型。

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜:发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签,有些模型的标签后面还有第二个XL的标签,这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方,是用这个模型生成的图片,俗称返图区。1.基础模型:生图必需的,英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意,checkpoint区别于lora,这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选,lora可选可不选,任何主题的作图需求,都可以试着在模型广场上搜索或者浏览,然后收集到模型库中用于生图。1.lora:低阶自适应模型,你可以理解为checkpoint的小插件,生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的,基本上你看到一些精细的控制,如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。1.VAE:是个编码器,功能类似于我们熟悉的滤镜,调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要多费功夫学习,哪怕从照抄别人开始)。2.负向提示词Negative Prompt:想要AI避免产生的内容(不绝对有效,也需要费功夫学,哪怕从照抄别人开始)。1.图生图:上传图片之后,sd将根据你的图片和你选择的模型以及输入的prompt等等信息进行重绘。重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。

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你好,你是基于哪个大语言模型的人工智能?
我并非基于某个特定的大语言模型。AI 领域中的语言模型众多,例如 GPT3 等。大语言模型通常是使用深度学习和神经网络创建的,基于人类训练数据来理解单词、代码语法等。像生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,其中包括大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-08
你好,你是什么大模型
大模型通俗来讲,是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,从而能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。相关技术名词包括: 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习是学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-04-01
你好,我想做一个英语入场情景对话的Ai图文视频小红书账号,请给我写个机场值机的对话
以下是为您生成的一个机场值机的英语情景对话,您可以根据这个对话来制作相关的 Ai 图文视频小红书内容: A: Good morning. Can I help you? B: Yes, I'd like to check in for my flight. A: May I see your passport and ticket, please? B: Here you are. A: Thank you. Are you checking any luggage? B: Yes, I have two suitcases. A: OK. Please put them on the scale. B: All right. A: Your luggage is within the weight limit. Here's your boarding pass. Your seat is 15A. B: Thank you. What time does boarding start? A: Boarding will begin at 10:30. B: Great. Thank you very much. A: Have a nice flight!
2025-03-27
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
你好
以下是为您整合的相关内容: 《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》: 感谢您打开这本关于用文字创造音乐未来的电子书。通过它和您的创造力,能让想象力随艺术和具体提示策略活跃起来,它是您进入未来音乐派对的后台通行证,文字能勾勒新歌曲、启发新音乐风格、呈现永恒声音魔法作品。把它看作与 AI 合作的邀请,共同创作更多音乐,包括充满生命力的节拍、让灵魂想跳舞的节奏和萦绕心中的旋律。这本书是为音乐创作者、卧室 DJ、歌手和所有热爱音乐的人准备的,因为音乐不仅是音符,更是氛围、感觉和旅程。 大圣技术开发/Agent: 大圣是 1993 年出生的男性,主业是程序员,目前在杭州,老家河北,有个 2 岁的女儿。他是 AI 超级个体打造者,专注于 AI Agent、AI 编程以及 AI 写作领域,热爱写作和分享,擅长将复杂的 AI 知识通俗易懂地讲解。他身上有“大圣好真诚啊”“大圣讲东西讲得真好”两个标签,不喜欢将失败归结于信息差和碎片化知识,奉行少就是多的原则。当下他专注于一年内将自己的工作流全部 AI 化实现十倍提效,工作流包括阅读与写作、自媒体个人 IP、做公开课程和付费课程、女儿日常陪伴。 ChatGPT 是在做什么,为什么它有效? 对于将 token 值和 token 位置嵌入向量相加,没有特别的科学依据,只是尝试后发现有效的方法之一。神经网络只要设置“大致正确”,通常能通过足够训练调整细节,不必真正“理解神经网络如何配置自己”的工程细节。嵌入模块操作字符串“hello hello hello hello hello hello hello hello hello hello bye bye bye bye bye bye bye bye bye bye”,每个 token 的嵌入向量元素有相应显示。在嵌入模块之后是一系列所谓的“注意块”,如 GPT2 有 12 个,ChatGPT 的 GPT3 有 96 个,每个注意力块中有一组“注意力头”,每个头独立在嵌入向量的不同值块上运行。
2025-03-07
你好,我想用ai将一张图片形式的数字表格转换成excel,应该使用哪款模型?
很抱歉,上述提供的内容中没有直接提及将图片形式的数字表格转换成 Excel 可用的具体模型。但您可以尝试以下几种常见的方法和工具: 1. 一些 OCR(光学字符识别)软件,如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等,它们通常具有将图片中的表格转换为可编辑文本的功能,然后您可以将其粘贴到 Excel 中进行整理。 2. 在线 OCR 服务,例如百度 OCR、腾讯 OCR 等,操作相对便捷。 3. 某些专门用于表格处理的 AI 工具,您可以通过在相关的技术论坛、社区或专业的软件评价网站上进一步搜索和了解。
2025-02-26
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