人工智能周刊

Hello，新一期的人工智能周刊又和我们如约碰头了。人工智能周刊专注于开掘站内优质人工智能的创作者和优质内容。

会对近期（7-14 天）社区人工智能技术好文进行发掘和筛选，优质的技术文章有机会出现在下方内容中，排名不分先后。

本期由主办人Ann⁠⁣整理，Ann期待我们投稿，能够私信Ann或许直接在谈论区砸文章链接。

引荐内容

AI作画

  1. 来自作者程序员X小鹿的文章AI 绘画基于 Kaggle 10 分钟建立 Stable Diffusion（保姆级教程）

    总算，白嫖服务器建立stable diffusion 白嫖到Kaggle头上了。

    Stable Diffusion，是一款开源的深度学习模型。与 Midjourney 提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并练习自己的图像风格，这一特性招引了众多的开发者。之前我们现已写过好多了：

    • 阿里云免费建立个人stable-diffusion绘画(非本地、干货教程)

    • Linux上怎样运用Stable Diffusion WebUI

    • 原生/Docker构建Stable-Diffusion-Webui

    • Colab + Stable Diffusion WebUI

    • 怎样在亚马逊SageMaker进行Stable Diffusion在线服务布置

    • JuiceFS云上运用 Stable Diffusion ，模型数据怎样共享和存储

    • 在Mac OS 上装置 Stable Diffusion: 开启探究 AI 绘画的奇妙国际

    总有一个合适你。

  2. 来自作者星际码仔的文章精华笔记：吴恩达 x LangChain《基于LangChain的大言语模型应用开发》

    继《面向开发者的ChatGPT提示工程》一课爆火之后，时隔一个月，吴恩达教授再次推出了别的三门免费的AI课程，今天要讲的便是其间联合了 LangChain 一起授课的——《基于LangChain的大言语模型应用开发》。

  3. 来自作者天行无忌的文章[构建自己 AI 翻译帮手取代谷歌翻译

    构建自己 AI 翻译帮手取代谷歌翻译。

    本文分享一种方式通过运用 Hugging Face LLM 和 Python 不受约束地翻译长文档。

原了解读

  1. 来自作者MobotStone的文章深化解析大型言语模型：从练习到布置大模型

    随着数据科学范畴的深化发展，大型言语模型——这种能够处理和生成复杂自然言语的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的重视。

    LLMs是自然言语处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种职业，但是人们对其才能和局限性的了解尚未全面。

  2. 来自作者Q同学的文章大型代码言语模型的项目级提示生成（Repository-Level Prompt Generation for Code LLM）

    本文介绍了怎样从存储库中获取对大型代码言语模型进行代码生成有帮助的Prompt的一些探究，整体进程比较朴素，便是运用一些规则或许设计网络选取存储库中的内容，但效果冷艳。作者的定论发现，即使是不带逻辑次序的混合上下文也能大幅度提高最终的体现。

  3. 来自作者FelixCoder的文章LLM – finetuning – 踩坑经验之谈

    当下开源的 LLM(Large language model) 非常多，面对许多开源本地模型，根据自己的需求，挑选合适自己的基座模型和参数量很重要。挑选完后，需要对练习数据进行处理，往往这一步就难住很多同学，无从下手。然后再对模型进行 finetuning 来更好满意自己的下游使命。那么关于假如要练习一个专家模型，那么预练习也是必不可缺。不管是预练习仍是 finetuning(微调)，无论选用何种方案，都防止不了练习中产生的灾难性忘记问题，那么怎样减少和防止这种情况的发生，也是本文想讲的一个要点。关于推理，再 GPU 资源不富裕的情况，怎样最小化的使用内存，提高推理效率，也是能够讨论一下的。

引荐文章

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