几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
AI文生图的大争之世，各种文生图的模型此起彼伏，博眼球的更是不在少数。不过目前生成效果最好的依然还是老牌的三强，Midjourney,StableDiffusionXL，以及Dall.E-3。 我们先来对比一下这三强生成的效果，希望可以为大家在选择图文模型提供一些参考。其他的模型只能说暂时略逊一筹，我们的文心一格4.0大模型的效果赶超很明显，已经可以初步商用了。 废话不说，正片开始。1.图片生成效果对比 PK1:生成要求：“一对老夫妻携手迎面走在乡间小路上，画面温馨，皮克斯动画风格,暖色调”。 StableDiffusionXL生成 M
MidJourney的Prompts介绍MidJourney的Prompts是MidJourney的核心之一，这也是我们后续使用MidJourney过程中最重要的工作内容，根据生成的图片，不断的优化我们的Prompts内容。那Prompts的中文意思是提示的意思。Prompts的提示语有很多，最基础的用法就是：/imagine prompt Text Prompt
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持OpenAIDALL-E3文生图，支持最新GPT-4多模态模型。持GPT-4图片对话能力（上传图片并识图理解对话）,支持DALL-E3文生图。
现在的AI技术很火，这一新兴领域的发展给艺术创作带来了全新的可能性，AI绘画的应用也十分的广泛。我自己见到的就有运用在模特穿衣服身上的，化妆品广告图生成的等等，比如MidJourney和stablediffusion等AI绘画程序已经很成熟了，前者是收费的后者是免费的。在之前我已经介绍过了从0进行安装stablediffusion的教程。但是我始终觉得SD还是比较复杂的，对于一些小白（像我这样的）光看页面上各种参数可能就得懵逼一阵子，学习成本比较高。还有各种各样的模型，对于电脑GPU的要求也相对较高。会劝退一大波人。但是MJ又很贵。但是，今天！福音来了。熟悉SD的人应该听过ControlNet
文章目录前言1ChatGPT的崛起2Midjourney的探索3技术创新的交汇4对未来的影响5结论6 推荐图书7粉丝福利前言在过去的几年里，自然语言处理和聊天模型的领域取得了飞速的发展。ChatGPT作为一个由OpenAI开发的大型语言模型，以其强大的自然语言生成能力而蜚声业内。与此同时，一个名为"Midjourney"的项目也开始在技术舞台上崭露头角。本文将带领读者进入ChatGPT和Midjourney的设计之旅，探索它们的背后故事、技术创新以及对未来的潜在影响。1ChatGPT的崛起ChatGPT的诞生标志着自然语言处理领域的重大里程碑。其基础架构建立在GPT-3.5之上，该模型通过大规
框架介绍【CRISPE】框架是由MattNigh提出并发布的提示词书写框架，共由五部分组成。这个框架（CRISPE）主要包括五个部分，用于指导用户向ChatGPT提问。首先，通过设定ChatGPT的角色（CapacityandRole），使其能够更好地理解问题背景。接着，提供充足的背景信息和上下文（Insight），帮助ChatGPT更好地理解问题。然后，明确地陈述问题或需求（Statement），让ChatGPT知道您期望得到的答案类型。此外，设定回答问题的个性（Personality），如使用特定的语言风格或结构。最后，如果问题较宽泛，可以要求ChatGPT提供多个答案或建议（Experi
并非所有人都熟知如何与LLM进行高效交流。一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配LLM的Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。这也是大模型研究中非常重要的问题，无论是GPT还是Claude，在对齐技术上花费大量的时间与精力。但，随着模型规模变大，基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此，我们提出另外的一种方案，即黑盒提示对齐优化技术（Black-boxPromptOptimization），通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐。这种方法可以在不对LLM进行训练的情况下，大幅提升与人类偏好的对齐
论文题目：《Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining》论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.04155github地址：https://github.com/thu-coai/BPOBPO背景介绍 最近，大型语言模型（LLM）在各种应用中都取得了显著的成功，比如文本生成，文生图大模型等。然而，这些模型往往与人类意图不太一致，这就需要对其进行额外的处理，即对齐问题。为了使LLM更好地遵循用户指令，现有的对齐方法（比如RLHF、RLAIF和DPO）主要侧重于
Midjourney绘画提示词Prompt参考教程：无需魔法使用。一、AI工具SparkAi：SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持OpenAIDALL-E3文生图，支持最新GPT-4多模态模型。
