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如何系统学习Aides
系统学习 AI 相关知识的方法如下: 学习 Stable Diffusion 的提示词: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 中学生学习 AI: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 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: 可以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。 总之,无论是学习 Stable Diffusion 的提示词还是中学生学习 AI,都需要多方面的知识和经验积累,持续的学习、实践和总结反馈是提升的关键。
2024-10-15
请搜索生成式对话crm软件
以下是关于生成式对话 CRM 软件的相关信息: 生成式 AI Studio 方面: 创建聊天提示:可与模型进行自由形式聊天,跟踪之前内容并根据上下文响应。返回语言页面,单击 + CREATE CHAT PROMPT 按钮创建新聊天提示,添加上下文到上下文字段,将相关文本复制到 Responses 下的聊天框,按 Enter 键或单击发送消息,模型会根据提供的额外上下文在约束范围内回答问题。 探索提示库:Prompt Gallery 可让您探索生成式 AI 模型在各种用例中的应用。在 Generative AI Studio 菜单中,单击 Language 可在 Get Started 页面上找到 Prompt Gallery,可从总结、分类、提取、写作和构思等用例中选择并探索。 课程字幕:介绍了生成式 AI Studio 中的一些模型参数,如调整温度(选择概率低、比较不寻常的词)、top K(从可能性最高的 K 个词中随机返回一个词)、top P(从 top P 个词中随机返回一个词的概率)等。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容结合推荐算法为客户推荐产品,提升销售业绩。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式,加快生产流程。 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务,打造全球化营销内容。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低制作成本。 客户反馈分析:高效分析客户反馈文本和多媒体信息,挖掘需求和潜在痛点。 需要注意的是,AIGC 在应用过程中仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-10-15
人工智能的分支,除了机器学习还有什么
人工智能的分支除了机器学习,还包括以下几个主要领域: 1. 自然语言处理(NLP):这是人工智能和语言学领域的分支学科,探讨如何处理及运用自然语言,包括认知、理解、生成等部分。 2. 推理:利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,借助神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论。 3. 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,通过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。 4. 深度学习:是机器学习的一个子领域,尝试模拟人脑的工作方式,创建人工神经网络来处理数据,在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 5. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,目标是理解和生成人类语言。 6. 强化学习:是人工智能与机器学习领域中一个重要的分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解在各种状态下如何选择动作,以获得最大的期望奖励总和。
2024-10-15
什么事AGI
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前,AGI 还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标。 例如,像 Siri 或 Alexa 等虚拟助手、流媒体服务所使用的推荐算法、为特定客服任务所设计的对话机器人等属于弱人工智能,它们只擅长执行提前定义好的特定任务。而 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。 AI 分为弱人工智能(ANI)和通用人工智能(AGI),ANI 得到了巨大发展,但 AGI 还没有取得巨大进展。
2024-10-15
模型训练的底层原理
模型训练的底层原理如下: 对于多模态模型,以生图片环节的扩散模型(如 StableDiffusion)为例,其训练过程是先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习并沉淀每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 大语言模型在接收到请求时,会将自然语言转化为机器可理解的向量格式。其训练过程类似于通过已知的几组值计算方程式中的参数,大语言模型的参数可能多达 1750 亿个。 大型语言模型(LLMs)的参数获取是关键,训练是一个计算量极大的过程,如 Llama2 70B 模型的训练涉及约 10TB 的互联网文本抓取,需要大量互联网资源和约 6000 个 GPU 运行约 12 天,花费约 200 万美元,将文本压缩成参数文件,这是一种有损压缩,得到的是训练文本的一种格式塔。
2024-10-15
请阐述对比学习在图像分类和检测中的应用
在计算机视觉中,对比学习在图像分类和检测中有重要应用。 图像分类方面:图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。对比学习通过让模型学习区分相似和不同的图像样本,从而更好地捕捉图像中的语义特征,提高分类的准确性。 目标检测方面:目标检测需要找出图像或视频中的目标物体,并检测出其位置和大小。对比学习可以帮助模型学习到更具判别性的特征表示,从而更准确地定位和识别目标物体。在多类别目标检测中,对比学习有助于区分不同类别的物体,提高检测的精度和效率。 总之,对比学习为图像分类和检测任务提供了有效的特征学习方法,有助于提升计算机视觉系统的性能。
2024-10-15
对比学习在图像分类中的应用
对比学习在图像分类中的应用主要体现在 OpenAI 的 CLIP 模型上。 CLIP 在预训练阶段,IE 使用带 mask 的 Transformer 抽取文本的全局特征,VE 使用 Resnet 或者 ViT 网络结构获取图片的全局特征。在 MI 部分,把同一对的 textimage 看成正样本,其余为负样本,做对比学习。对比学习一般会逐行和逐列分别求一次 softmax+crossentropy,对角线元素为正样本,非对角线元素为负样本,最终除以 2 取平均。值得注意的是温度系数 np.exp正好也符合温度系数的值域。OpenAI 称这样设置效果更好,也省去人工调参。此外,OpenAI 还使用了闭源的经过清洗后的多达 400M 的数据集,训练代码本身也是闭源的,这也是有后续 OpenCLIP 等工作的原因。 在做下游的分类任务时,CLIP 完全可以做 zeroshot,text 部分有很多模板选择,例如 a photo of{}等,最后效果出色,并且 ViT 的效果更好一点。 然而,CLIP 也存在局限性,在图像分类上效果很好,但直接使用在更复杂的 VQA/VR/VE 上效果不佳,并且训练昂贵,需要上千卡天的训练总时间(12 days on 256 V100)。 计算机视觉中,图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。人和计算机理解图像的方式不一样,存在语义差异。人通过模式识别来分辨,计算机看到的是像素矩阵。计算机视觉的三大基础任务还包括目标检测和分割等。
2024-10-15
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能,是一个广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法,由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI ,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,像上下文理解、情感分析、文本分类等,但不擅长文本生成。 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,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
Gamma在自动生成PPT方面的优点
Gamma 在自动生成 PPT 方面具有以下优点: 1. 性能卓越,用户体验良好,在交流群中受到广泛认可,是被推荐的热门产品。 2. 免费版本就能生成质量很高的 PPT,满足大多数用户需求,提升了普及度和用户基础。 3. 个人使用体验出色,生成的 PPT 在内容组织、设计美观度和整体专业感方面都展现出卓越水准,能稳定输出高质量成果,让用户信赖和依赖。 4. 可以通过发送指令进行美化。 5. 能够自动将文字内容转成 PPT 初始版。
2024-10-14
Gamma的用途介绍
Gamma 有以下几种常见用途: 1. 在图像处理中,Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值,从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中,gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片,其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入,如 GIF 和视频,提供多种预设主题和自定义选项,简化演示文稿创建过程,让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿,使用户节省设计时间,专注于内容表达和创意发挥。 此外,在开源大模型领域,谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列,在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本,并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。
2024-10-14