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admin 2024-12-14 47阅读 0评论

本文目录一览：

1、【连载】用AI写小说保姆级教程(番外篇)AI创作科幻短篇故事
2、【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?
3、大模型训练技术笔记总结
4、马斯克拉黑OpenAI之我们不合适

【连载】用AI写小说保姆级教程(番外篇)AI创作科幻短篇故事

1、最终，结合ChatGPT和Claude的贡献，我完成了一篇质量不错的科幻短篇故事。整个过程显示，ChatGPT擅长构思和大纲，而Claude则在文笔上有所专长。使用AI写作时，交替使用这两种工具可以取得较好的效果。值得一提的是，我使用的是ChatGPT和Claude的订阅版本，价格较为昂贵。

2、根据论文要求输入给Kimi。生成摘要和引言。基于Kimi提供的框架和内容，撰写正文。整合摘要、引言、正文和参考文献，完成论文。使用AI工具撰写论文具有以下优点和不足：优点：快速生成论文框架和初稿。保持内容紧扣主题和大纲，不偏离方向。参考文献标注与正文内容对应。

3、总结AI使用经验，与你一起梳理AI的使用逻辑，找到适合自己的应用场景，为自己赋能。制定AI学习计划学习AI知识的关键是找到兴趣领域，开始实践。分享AI学习心法，包括公开学习法，通过及时表达所学内容，及时验收、内化知识。

【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?

文章1：DroidBot-GPT：为Android应用UI自动化注入GPT力量。该方法通过自然语言描述任务，由DroidBot-GPT自动生成并执行操作，如创建联系人Alice，并保存其手机号、邮箱等信息。核心步骤包括组合任务描述、界面状态、操作历史和输出要求为LLM提示。

Open API：支持与开发、发布流程无缝集成，通过API调用执行测试，实现自动化测试的标准化流程。平台的实现原理涉及目标元素定位的增强、基于LLM的智能识别、DOM压缩以及prompt设计，通过这些技术，即使页面结构发生改变，也能保持测试的有效性。

文章首先定义了轨迹数据，并概述了常用的深度学习模型。接着，系统性地探索了深度学习在轨迹管理（包括预处理、存储、分析和可视化）与挖掘（涉及预测、分类、推荐、估计、检测和生成）中的应用。值得注意的是，文章还综述了大型语言模型（LLM）在增强轨迹计算的潜力。

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大模型训练技术笔记总结

大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert（MOE）通过gating network决定权重，实现模型参数的高效分配。

推荐使用conda构建和管理环境，尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大，因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求：fp16模型大约占用2n G，而全精度训练则更大。GPU性能对比：7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU，如A6000与AMD 8核的10：1差距。

Prefix Tuning方法为预训练模型添加定长前缀向量，与输入文本拼接，优化特定长度的前缀向量参数，引导模型在不同任务上产生合适结果。在训练过程中，将前缀添加到GPT的decoder-only中，放在句首，或在BERT的encoder-decoder中，同时加载编码器和解码器开头。

SQL生成则通过模型学习转换自然语言到SQL语句，实现对年报数据的高效查询与分析。其他团队如反卷总局、个人总结最好的团队也展示了各自的技术亮点，包括利用In-Context Learning抽取关键词、使用LLM增强系统泛化性、构建知识库对特有词汇进行消歧等。

代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`，通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`，分别用于表示LoRA权重A和权重B，形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。

训练过程中，LLAMA 2采用FSDP技术加速训练，但牺牲了生成速度。为解决系统一致性问题，引入了Ghost Attention（GAtt）技术，通过合成数据和Rejection Sampling进行finetune，确保对话控制的精准。最终的评估依赖于人工评价和奖励模型，两者都显示出与人类偏好的良好一致性。