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生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(有标签的训练数据,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(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、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,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。 3. 技术里程碑方面,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处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
生成式人工智能如何进行评价散文学习成果
评价生成式人工智能在散文学习成果方面,可以从以下几个方面考虑: 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程: 获得标签数据(可能需要 1 个月)。 寻找人工智能团队帮助,训练数据上的模型,让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价(可能需要 3 个月)。 找到云服务来部署和运行模型(可能需要 3 个月)。 2. 生成式 AI 项目的生命周期: 建立人工智能的过程中,首先评估项目,建立系统/优化系统,内部测试,外部部署与监控。 当内部测试出现问题时,可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题,需要检查内部评估环节,甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程,需要不断实验操作,尝试,调整再尝试,再调整。 3. 相关技术概念: 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,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。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全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。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。
2024-10-13
生成式人工智能如何进行教学评价
生成式人工智能进行教学评价可以参考以下步骤和方法: 1. 打分维度: 语言的准确性、清晰度和规范性(5 分) 讲授的严密性和逻辑性(5 分) 语言的生动性和趣味性(5 分) 针对学生实际的可接受性和启发性(5 分) 语言的艺术性(5 分) 给出总分(满分 25 分) 2. 评价内容: 学生能否掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。 能否让学生了解阿房宫的历史,理解作者借古讽今的写作。 能否整体感知,把握作者观点(如在第二课时)。 能否涵养济世补天的精神品格。 能否理解文章重要的文言文字词和语法现象。 能否了解杜牧的创作主张与情怀。 3. 评价方式: 可以以第一人称、700 字左右,代入一位和蔼可亲的语文老师角色,针对试讲者的表现给出中肯评价,并提出鼓励和改进建议。改进建议请附带原文句子和具体时间。 对于发言、文章、主观题可根据量规进行评分和反馈。 还可以尝试让 AI 当评委,如通义听悟录音转文字,丢给自编的多个智能体出分数并填结果。例如,分数高的五位,和三位人类评委选出来的前五可能一致,只是排名可能有一位的差异。 需要注意的是,在使用生成式人工智能进行教学评价时,要提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息,以获得更准确和有效的评价结果。
2024-10-13
comfyui使用教程
以下是 ComfyUI 的使用教程: 1. 学习资料获取: ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验用户,网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网:有详细的入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili:提供了从新手入门到精通的系列视频教程,网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 2. 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可安装使用,但功能不全,出错率偏高,建议升级设备或采用云服务器。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动,下载地址:https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 。 下载并安装所需环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 3. 直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型: 按 Enter 键安装所有所需依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。若使用虚拟环境,需先激活。 注意事项: 图像必须放在以“”命名的文件夹中,数字应较小,如 5,且下划线必须有,其余部分不重要。 对于 data_path,必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 参数: 第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型,但据说进行 LoRA 训练需选择一个基本模型。 选择一个名字为您的 LoRA,可更改默认值(epochs 数应接近 40),然后启动工作流程。 点击 Queue Prompt 后,所有事情会在命令提示符中发生,可查看训练进度。
2024-10-13
我想用AI写代码,推荐几个网站
以下是一些可以用 AI 写代码的网站: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2024-10-13
AI艺术照视频教程
以下为您提供一些 AI 艺术照相关的视频教程: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?: SD 新手从 0 入门 AI 绘画教程: 神级教程: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa | Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 教程:SD 做中文文字 持续更新中 制作思路: 【“牛逼”的教程来了!一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成,绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 1.将中文字做成白底黑字,存成图片样式 2.使用文生图的方式,使用大模型真实系,作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置 3.输入关键词,如奶油的英文单词,Cream + Cake(加强质感),反关键词:Easynegative(负能量),反复刷机,得到满意的效果即可。 4.同理可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果,3d,blender,oc rendering 5.如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感) 6.打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60
2024-10-13
苹果手机下载Chatgbt
在苹果手机下载 ChatGPT 的步骤如下: 1. 在 Apple Store 下载 ChatGPT :中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程可参考知乎链接: 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 结果后下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App :打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。具体包括: 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o : 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机?”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-10-12
Chatgbt下载
以下是安卓和苹果系统下载 ChatGPT 的方法: 安卓系统: 1. 安装 Google Play:到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装,安装好后打开,按照提示一步步操作登录。 2. 下载安装 ChatGPT:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装(开发者是 OpenAI,别下错)。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统: 1. 在 Apple Store 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 结果如下,下载安装即可,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅即可。 使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机?”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-10-12
帮我解释一下transformer
Transformer 的工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构,如递归或卷积,所以给每个词位置加上位置编码,让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention),用于捕捉单词间的依赖关系;二是前馈神经网络(FeedForward NN),对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数(千亿级别)的回归方程,其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系,实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC;AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词,但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异,Alpha Go 是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数,有推理能力,但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-10-12
ai拆书提示词
以下是关于 AI 拆书提示词的相关内容: 1. 《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》:这本书邀请您与 AI 合作创作音乐,通过艺术和具体的提示策略让想象力活跃起来,涵盖了充满生命力的节拍、让人想跳舞的节奏和萦绕心头的旋律等方面。 2. 用 AI 做情绪价值营销:重点挑选“情绪感知”和“情绪创造”章节内容构建提示词,担心大模型理解问题时可采用 Few shot 方法,列举了一些优秀的情绪营销标语,并通过挑选精彩观点和优秀 Few shot 构建提示词,还以江小白为例进行测试。 3. 快速开始:OpenAI API 可应用于多种任务,提供不同能力级别的模型且能微调自定义模型。设计提示词本质是对模型“编程”,通过指令或示例完成,模型通过分解文本为标记(Token)来理解和处理,处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,有最大上下文长度限制,可通过分词器工具了解更多。
2024-10-12