? 老朋友們，我是大林
? 「今天早晨知識庫首頁被投訴無法訪問，考慮到后面的很多因素，把知識庫的能搬過來的內(nèi)容全部整理到這里，以便大家查看。其他的大家文末還是去知識庫查看」
「另外文末有100+PDF資料下載」
? 持續(xù)關(guān)注 AIGC 相關(guān)動態(tài)、研究報告、相關(guān)資料、商業(yè)落地等，包括但不限于 ChatGPT 相關(guān)問題、AI 繪畫相關(guān)落地、國內(nèi)大模型研究進展、開源模型進展、資料匯總等。
? 「目前知識庫包括以下內(nèi)容大綱，覆蓋內(nèi)容如下」
ChatGPT 基礎(chǔ)知識、注冊流程、登錄問題解決、相關(guān)應(yīng)用，包括插件、角色扮演 Prompt，以及 PDF 資料 國內(nèi)大模型相關(guān)進展，資料，及其相關(guān)內(nèi)測申請流程，百度、阿里、商湯、360、昆侖萬維等 國外谷歌、微軟大模型進展、New Bing 相關(guān)問題 國內(nèi)可用的一些免費網(wǎng)站(截止目前免費) AI 繪畫，特別是 MJ、SD 的資料收錄，使用教程，實踐分享等等 Prompt 提示詞已經(jīng)是不可忽略的一部分，必須掌握的一些資料 為什么關(guān)注 AIGC 量子位硬科技深度產(chǎn)業(yè)報告 — AI 生成內(nèi)容 AIGC 區(qū)別于 Generative AI 和 Synthetic media，AIGC 中的跨模態(tài)生成和策略/線索生成應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾?，這兩者也是 AIGC 長期的重要價值增長點。 按照模態(tài)區(qū)分，AIGC 可分為音頻生成、文本生成、圖像生成、視頻生成及圖像、視頻、文本間的跨模態(tài)生成，細分場景眾多，跨模態(tài)生成需要重點關(guān)注。Game AI 和虛擬人生成是目前變現(xiàn)較為明確的兩大綜合賽道，預(yù)計對原行業(yè)產(chǎn)生整體性影響。 以下技術(shù)要素值得關(guān)注：長/開放式文本生成、NeRF 模型、Diffusion 模型、跨模態(tài)大型預(yù)訓(xùn)練模型、小樣本學(xué)習(xí)及自監(jiān)督算法、強化學(xué)習(xí)及環(huán)境學(xué)習(xí)。 以下技術(shù)場景值得關(guān)注：閑聊式文本生成、個性化營銷文本、富情感及細節(jié) TTS、拼湊式視頻生成、基于文本的 AI 繪畫、語音復(fù)刻。 除降本增效、提供參考外，AIGC 的以下兩點價值更值得關(guān)注：對不同模態(tài)元素進行二次拆解組合，改變內(nèi)容生產(chǎn)邏輯及形式；和其他 AI 系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫進行聯(lián)動，有實現(xiàn)高度個性化/高頻優(yōu)化。 我國 AIGC 行業(yè)仍處于剛剛起步階段，距離大規(guī)模驗證和體系化發(fā)展仍有距離，“模塊分拆+個性化推薦”的“泛 AIGC”形式預(yù)計將有所發(fā)展。 華福證券 --- AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)迎來爆發(fā)期 ? AIGC最基本的能力是生成內(nèi)容，包括文本、圖像、視頻、代碼、3D內(nèi)容或者幾種媒介類型轉(zhuǎn)換組合 形成的“多模態(tài)內(nèi)容”。生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)等AI技術(shù)累積融合，以及深度模型方面的 技術(shù)創(chuàng)新，共同催生了AIGC的大爆發(fā)。
? AIGC是相對于過去的PGC、UGC、AIUGC而提出的。過去的傳統(tǒng)AI偏向于分析能力，基于已有內(nèi)容 ；現(xiàn)在的AI基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型，可以自主生成各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。
? 2022年，AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）爆火出圈。2022年10月，Stable Diffusion、DALL-E 2、Midjourney等可以生成圖片的AIGC模型風(fēng)行一時；2022年12月，OpenAI發(fā)布能夠回答問題、生成代碼、構(gòu)思劇本和小說的聊天機器人模型ChatGPT ，將人機對話推向新高度。
? 目前，從提供預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)設(shè)施層公司到專注打造AIGC產(chǎn)品和應(yīng)用工具的應(yīng)用層公司，圍繞 AIGC生長出繁榮的生態(tài)，技術(shù)創(chuàng)新引發(fā)的應(yīng)用創(chuàng)新浪潮迭起，中國有望憑借領(lǐng)先的AIGC技術(shù)賦能各行各業(yè)。
量子位深入調(diào)研報告部分截圖 大事件總覽 AI工具 AI繪畫 Stable Diffusion ? 官網(wǎng)：Stable Diffusion Online(https:///)
? ? 官網(wǎng)dream：https://beta./generate
? ? SD安裝包鏈接: https://pan.baidu.com/s/1DanUd2CfkWqawEzWsXgGOA?pwd=3tfg 提取碼: 3tfg
? ? ?StableDiffusion（SD）如何在云端部署：https://tob-design./kxcufk/sd/cgnwo8a7f3e9wicg?singleDoc#f5qnW
? ? AI數(shù)字繪畫 stable-diffusion 保姆級教程 - 程序員秋風(fēng)的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/560226367
? ? 【AI繪畫Stable Diffusion——圖生圖詳解及小顯存如何制作4K圖片】 https://www.bilibili.com/video/BV1FL411Z7iF/?share_source=copy_web
? ? AI繪畫指南 stable diffusion webui （SD webui）如何設(shè)置與使用：https://www./tutorial/488
? ? 最強 AI 繪畫工具——Stable Diffusion超詳細教程：【最強 AI 繪畫工具——Stable Diffusion超詳細教程】 https://www.bilibili.com/video/BV1JY411q7Sh/?share_source=copy_web
? MidJourney midjourney是一個人工智能繪圖網(wǎng)站，歸屬于DISCORD。midjourney可以生成圖片，就像跟人聊天一樣，輸入描述詞，然后點擊發(fā)送即可生成，生成一張圖片fast模式之下，只需要一分鐘的時候，生成四種樣式供你選擇。midjourney已經(jīng)在很多行業(yè)陸續(xù)投入商用。
? 地址：https://www./home/
? ? 【Midjourney 人工智能繪畫 零基礎(chǔ)保姆級教程 詳細講解 一個視頻全學(xué)會】 https://www.bilibili.com/video/BV16d4y1A7Zq/?share_source=copy_web
? ? 【?? AI 繪圖“ Midjourney ”你所需要知道的一切 / 送出邀請碼 / 教程】 https://www.bilibili.com/video/BV1oS4y1n7Nb?share_source=copy_web
? ? Midjourney 完整參數(shù)列表 | Learning Prompt：https:///docs/midjourney/mj-tutorial-list/midjourney-parameters-list
? ? Learn Prompting：https:///
? ? midjourney人工智能繪圖如何上手，新手小白完全攻略：https://zhuanlan.zhihu.com/p/561066258
? ? 超詳細！AI 繪畫神器 Midjourney 基礎(chǔ)使用手冊：https://www.uisdc.com/midjourney
? ? 超詳細！AI 繪畫神器 Midjourney 進階使用手冊：https://www.uisdc.com/midjourney-2
? ? Midjourney Documentation 官方指導(dǎo)手冊：Midjourney Documentation and User Guide ：https://docs./
? 優(yōu)質(zhì)Prompt學(xué)習(xí)網(wǎng)站 ? ?? Midjourney 學(xué)習(xí)導(dǎo)航 | Learning Prompt：https:///docs/midjourney-learning-path
? ? 提示工程指南 | Prompt Engineering Guide：https://www./zh
? ? Prompt Engineering Guide ：https://www./
? ? MidJourney Prompt Tool：https://prompt./
? 開源模型 清華-ChatGLM-6B：開源雙語對話語言模型 ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù)。結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術(shù)，針對中文問答和對話進行了優(yōu)化。經(jīng)過約 1T 標(biāo)識符的中英雙語訓(xùn)練，輔以監(jiān)督微調(diào)、反饋自助、人類反饋強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的加持，62 億參數(shù)的 ChatGLM-6B 已經(jīng)能生成相當(dāng)符合人類偏好的回答。
開源地址：GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B：開源雙語對話語言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model 模型下載地址-HF：THUDM/chatglm-6b · Hugging Face 安裝教程：【ChatGLM】本地版 ChatGPT？6G 顯存可用！ChatGLM-6B 清華開源模型一鍵包發(fā)布 可更新_嗶哩嗶哩_bilibili A webui for ChatGLM made by THUDM.：https://github.com/Akegarasu/ChatGLM-webui Meta-LLAMA Meta 發(fā)布了人工智能大語言模型 LLaMA，包含 70 億、130 億、330 億和 650 億這 4 種參數(shù)規(guī)模的模型。其中，最小的 LLaMA 7B 也經(jīng)過了超 1 萬億個 tokens 的訓(xùn)練。 Inference code for LLaMA models：https://github.com/facebookresearch/llama Port of Facebook's LLaMA model in C/C++：GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ 中文 LLaMA&Alpaca 大語言模型+本地 CPU 部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and generate the data.：GitHub - tatsu-lab/stanford_alpaca: Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and ge Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model：https://crfm./2023/03/13/alpaca.html OpenChatKit（前 OpenAI 團隊打造） OpenChatKit 是一個由前 OpenAI 研究員共同打造的開源聊天機器人平臺。它包含了訓(xùn)練好的大型語言模型、定制配方和可擴展的檢索系統(tǒng)，可以幫助用戶快速構(gòu)建高精度、多功能的聊天機器人應(yīng)用。其中，最核心的組件是一個經(jīng)過微調(diào)的、具有 200 億參數(shù)的語言模型——GPT-NeoXT-Chat-Base-20B。這個模型基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX 模型，重點調(diào)整了多輪對話、問答、分類、提取和摘要等多項任務(wù)，并使用了 4300 萬條高質(zhì)量指令進行訓(xùn)練。這使得 OpenChatKit 在處理聊天對話時可以提供高精度、流暢的回答。除此之外，OpenChatKit 還提供了定制配方的功能，可以幫助用戶根據(jù)自己的數(shù)據(jù)集微調(diào)模型，以提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。另外，該平臺還提供了可擴展的檢索系統(tǒng)，可以從文檔存儲庫、API 或?qū)崟r更新信息源等多個來源中檢索信息，以提供更全面的回答。https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit 港科大開源模型：LMFlow 此軟件包旨在為大型模型調(diào)整提供簡化和用戶友好的流程。其功能可作為用戶參考并供用戶使用。然而，需要注意的是，數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型的準(zhǔn)備工作完全由用戶負責(zé)。本軟件包不保證用戶準(zhǔn)備組件的準(zhǔn)確性、完整性、適用性或合法性。用戶必須了解并承擔(dān)與模型和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備相關(guān)的所有風(fēng)險和責(zé)任，并在使用本軟件包之前獲取法律、商業(yè)和技術(shù)建議。該流程不應(yīng)對用戶不當(dāng)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型所導(dǎo)致的任何直接、間接、特殊、偶然或后果性損害負責(zé)。
我們提供的檢查點僅供研究目的使用，包括英文和中文版本。這些檢查點包含 ChatGPT 語言模型生成的結(jié)果。我們不支持或鼓勵將這些檢查點用于商業(yè)目的的分發(fā)或使用。這些檢查點的用戶應(yīng)當(dāng)負責(zé)確保正確和適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈儭?/p>
還需要強調(diào)的是，模型生成的結(jié)果是基于概率模型，與此流程沒有直接關(guān)系。本流程不保證結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性、適用性和合法性。因此，在依賴模型生成的結(jié)果之前，用戶還必須了解與結(jié)果相關(guān)的風(fēng)險和責(zé)任，并尋求法律、商業(yè)和技術(shù)建議。該流程不應(yīng)對用戶依賴模型生成的結(jié)果所導(dǎo)致的任何直接、間接、特殊、偶然或后果性損害負責(zé)。
? Github：https://github.com/OptimalScale/LMFlow
? 10w+文章收錄 ? 1、陸奇最新演講實錄：我的大模型世界觀 https://mp.weixin.qq.com/s/ZvyxRpgIA4L4pqfcQtPTQ -FgMG1uXepjw
? 學(xué)習(xí)資料 ? 100+ PDF學(xué)習(xí)資料放在公眾號了，有需要的朋友自取 ? 
