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这个世界的信息差真的大到可怕 微软作为OpenAI的亲爸，自己推出了专门的AI课程，非常值得学习。 一共包含12 课时的课程，旨在教授初学者如何构建生成式AI应用。每节课都涵盖了AI原理和应用开发的关键。 该课程主要是模拟创建一个使用生成式AI技术的创业公司。 课程内容： 课程简介：技术设置和课程结构。 生成式AI和LLMs简介：了解生成式AI是什么以及大型语言模型(LLMs)如何工作。 探索和比较不同的LLMs：选择适合您用例的正确模型。 负责任地使用生成式AI：了解基础模型的局限性和AI背后的风险。 理解提示工程基础：了解提示结构和使用。 创建高级提示：应用提示工程技术来改进您的提示的结果。 构建文本生成应用：了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出。 构建聊天应用：了解如何有效地监控和维护AI驱动的聊天应用的质量。 构建搜索应用：创建使用嵌入来搜索数据的应用。 构建图像生成应用：构建一个图像生成应用。 构建低代码AI应用：使用低代码构建学生作业跟踪应用。 与函数调用集成的外部应用：设置函数调用以从外部API检索数据。 为AI应用设计UX：在开发生成式AI应用时应用UX设计原则。

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LLM 相关的基础文章很多人整理，AI 图像生成的比较少，刚好发现了一个，我又自己筛选了一下，一共 15 篇内容，都在这里了，如果想深入研究 SD，建议看看。 主要包括三个部分：图片生成简介、图像生成基础模型的精细调整和构建 AI 生成服务，。 都放在下面的这个个链接里，打开一个就都有了。元旦我也会找时间把这些内容翻译一下，然后发出来，可以收藏这条回来看。等不及可以直接看，下面是具体的分类和文章目录： 图像生成技术简介： ◆ 人工智能和艺术：机器学习如何改变创造性工作（报告） ◆ 平面设计师如何创建他们自己的AI工具（博客文章） ◆ AI图像生成器的工作原理以及扩散是什么（视频） ◆ 什么是Diffusion模型？（视频） ◆ Diffusion模型的工作原理（1小时课程） ◆ 初学者指南：Stable diffusion（指南） 基础模型的精细调整： ◆ SD1.5通用目的模型的全面精细调整指南（博客文章） ◆ SD模型的基准测试与混合（博客文章） ◆ 解耦文本编码器和UNET学习率（博客文章） ◆ D适应：再见学习率困扰？（博客文章） ◆ 自己精细调整通用稳定扩散模型指南（博客文章） 构建 AI 生成服务的后端： ◆ 如何构建一个生成AI服务的后端 ◆ Stable diffusion提示：权威指南 ◆ SD提示的精细调整：修改Stable diffusion提示的GPT 3.5（博客文章） ◆ SD提示的目录（目录） 所有内容链接：

微软AI聊天机器人Copilot上架iOS：完全免费、支持GPT-4

微软AI聊天机器人Copilot上架iOS：完全免费、支持GPT-4 近日，微软在IOS平台上架了，Microsoft Copilot 与使用 GPT-3.5 的 ChatGPT 免费版本不同，Copilot 允许用户访问 OpenAI 新的大型语言模型 GPT-4，并且完全免费。 Copilot还集成了文本到图像生成器DALL-E3，可以通过关键词或者短语生成你想要的图像。来源 ， 前文： 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

《GPT大模型部署使用AIGC实战落地方案》

《GPT大模型部署使用AIGC实战落地方案》 简介：《GPT大模型部署使用AIGC实战落地方案》围绕GPT大模型的部署与实际应用展开。课程详细介绍GPT大模型的部署流程，包括环境搭建、参数配置等技术要点；深入讲解如何运用GPT大模型进行AIGC（人工智能生成内容）创作，如文本生成、图像生成等实战技巧。为开发者、内容创作者等提供了将GPT大模型应用到实际工作中的具体方案，适合对AI技术开发、AIGC创作感兴趣的人员学习 标签：#GPT大模型#AIGC#模型部署#实战方案#AI开发 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/ff10037b8080

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

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