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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。
基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。
时间轴：
0:00 概念概览
3:02 自定义数据的准备
8:17 微调操作演示（T4 版本）
16:52 微调操作演示（A100 版本）
19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法
文字版整理：
✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：
对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。
✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调：
Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。
✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调：
Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。
✲ 准备自定义的微调数据集：
准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。
✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：
做了个AI短动画：Devices✨
AI绘画特别适合奇思妙想的多重变换！
仿佛在平面色彩中穿梭！
利用好这个特点可以做出很有趣的画面🌱
（果味十足🤣）
让AI可控绘制以前工作流的内容
很困难还很难出彩 一直在想AI原生的内容
到底具备什么要素
实践了一些工作流发现AI特别擅长
在潜意识中发散艺术细胞
不让它可控生成效果好得多！
新的AI内容应该放大逻辑正确、想象力的美学
点赞转发分享制作过程✨
*灵感来源于open interpreter宣传片
AI绘画特别适合奇思妙想的多重变换！
仿佛在平面色彩中穿梭！
利用好这个特点可以做出很有趣的画面🌱
（果味十足🤣）
让AI可控绘制以前工作流的内容
很困难还很难出彩 一直在想AI原生的内容
到底具备什么要素
实践了一些工作流发现AI特别擅长
在潜意识中发散艺术细胞
不让它可控生成效果好得多！
新的AI内容应该放大逻辑正确、想象力的美学
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*灵感来源于open interpreter宣传片
发现一个宝藏网友，开源了很多项目，对实操next.js等web应用很有用‼️
✅GPT导航站
自带了向量搜索，用到了next.js、fastapi等技术
demo：https://gpts.works
🔗 https://github.com/all-in-aigc/gpts-works
✅AI红包封面
用到了netx.js、stripe、tailwindcss等技术
demo：https://aicover.design
🔗 https://github.com/all-in-aigc/aicover
✅ AI壁纸生成
用到了netx.js、stripe、tailwindcss等技术
demo：https://aiwallpaper.shop
🔗 https://github.com/all-in-aigc/aiwallpaper
✅ sora视频生成
用到了netx.js、tailwindcss等技术，API还没开放，只是个demo
demo：https://sora.fm
🔗 https://github.com/all-in-aigc/sorafm
✅GPT导航站
自带了向量搜索，用到了next.js、fastapi等技术
demo：https://gpts.works
🔗 https://github.com/all-in-aigc/gpts-works
✅AI红包封面
用到了netx.js、stripe、tailwindcss等技术
demo：https://aicover.design
🔗 https://github.com/all-in-aigc/aicover
✅ AI壁纸生成
用到了netx.js、stripe、tailwindcss等技术
demo：https://aiwallpaper.shop
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✅ sora视频生成
用到了netx.js、tailwindcss等技术，API还没开放，只是个demo
demo：https://sora.fm
🔗 https://github.com/all-in-aigc/sorafm
鉴于 OpenAI 封号这么严重，后面直接去买第三方的 API ，然后用自己搭建的客户端可能是更好的方式。
第三方的 key 即用即抛，用废即抛，而数据和聊天记录都还存在自己的客户端里，换一个新的 key 又能使用。
第三方的 key 即用即抛，用废即抛，而数据和聊天记录都还存在自己的客户端里，换一个新的 key 又能使用。
我们是如何在几个月的时间里构建 Devv，增长到 50 万用户，并每个月收入 3 万美金的
之前的一篇 Post 被 Reddit removed 了，新发表了一篇，欢迎大家 upvote & comment（最好使用英文）。
👇
https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1bp4d43/how_we_built_an_ai_search_engine_for_devs_got/
冷知识，你可以通过 Spotify API 拿到一支曲子的各项特征数据
它们包括：
1. acousticness
音轨是原声的置信度，范围 0.0～1.0，1.0 代表这段音频很有可能是原声。
2. danceability
音轨适合跳舞的程度，综合音乐的速度、旋律稳定性、节奏强度和整体的规律性得出，范围 0.0～1.0，1.0 代表非常适合跳舞。
3. energy
反应出音乐强烈、活跃的程度，通常而言，能量高的音轨速度快、响亮且嘈杂，比如死亡金属乐就有很高的能量，而巴赫的曲子能量则很低。
4. instrumentalness
预测一个音轨是否不含人声，「哦」和「啊」一类的会被视作乐器声，而 Rap 或口述词则会被视为显著的「人声」，这个指标越接近 1.0，乐段越可能不含人声。
5. key
音轨的键，范围 -1～11，0 代表 C，-1 代表没检测到键。
6. liveness
检测录制内容中是否存在观众，值越高，代表越有可能是现场演出的音轨，0.8 以上表示比较有可能是现场演出。
7. loudness
音轨整体的响度（dB），取自整条音轨的平均值，可用于不同音轨间的响度对比。
8. mode
音轨的调式，1 代表大调（major），0 代表小调（minor）。
9. speechiness
检测音轨中是否有口述的字词，数字越接近 1.0，音轨越可能是演讲类的录制内容（如脱口秀、有声书）。
10. tempo
一个音轨整体的预估速度，以每分钟的拍数计（beats per miniute，BPM）。
11. time_signature
预估的拍号，指每段有多少拍，范围 3～7，3 代表 3/4 拍。
12. valence
音乐的效价，描述了音乐传递情绪的积极程度，范围 0.0～1.0，数字越大代表音乐越积极（高兴、喜悦、开心），越小代表音乐越消极（悲伤、低落、生气）。
https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/get-audio-features
昨天想着说不定可以用在 AI 生成音乐上，用来更精准的引导音乐生成的方向，不过 Suno 上似乎没有太大变化，可能定性描述比定量数据更有用，也可能我实验的样本还比较少分辨不出。
它们包括：
1. acousticness
音轨是原声的置信度，范围 0.0～1.0，1.0 代表这段音频很有可能是原声。
2. danceability
音轨适合跳舞的程度，综合音乐的速度、旋律稳定性、节奏强度和整体的规律性得出，范围 0.0～1.0，1.0 代表非常适合跳舞。
3. energy
反应出音乐强烈、活跃的程度，通常而言，能量高的音轨速度快、响亮且嘈杂，比如死亡金属乐就有很高的能量，而巴赫的曲子能量则很低。
4. instrumentalness
预测一个音轨是否不含人声，「哦」和「啊」一类的会被视作乐器声，而 Rap 或口述词则会被视为显著的「人声」，这个指标越接近 1.0，乐段越可能不含人声。
5. key
音轨的键，范围 -1～11，0 代表 C，-1 代表没检测到键。
6. liveness
检测录制内容中是否存在观众，值越高，代表越有可能是现场演出的音轨，0.8 以上表示比较有可能是现场演出。
7. loudness
音轨整体的响度（dB），取自整条音轨的平均值，可用于不同音轨间的响度对比。
8. mode
音轨的调式，1 代表大调（major），0 代表小调（minor）。
9. speechiness
检测音轨中是否有口述的字词，数字越接近 1.0，音轨越可能是演讲类的录制内容（如脱口秀、有声书）。
10. tempo
一个音轨整体的预估速度，以每分钟的拍数计（beats per miniute，BPM）。
11. time_signature
预估的拍号，指每段有多少拍，范围 3～7，3 代表 3/4 拍。
12. valence
音乐的效价，描述了音乐传递情绪的积极程度，范围 0.0～1.0，数字越大代表音乐越积极（高兴、喜悦、开心），越小代表音乐越消极（悲伤、低落、生气）。
https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/get-audio-features
昨天想着说不定可以用在 AI 生成音乐上，用来更精准的引导音乐生成的方向，不过 Suno 上似乎没有太大变化，可能定性描述比定量数据更有用，也可能我实验的样本还比较少分辨不出。
连其中最小的 Haiku 也很不错。
确实是好模型，现在天天用。
API 还能免费申请，它不比 GPT4 香嘛？
请到官网申请
https://www.anthropic.com/
和AI重度协作1500个小时，这是我的10条最佳实践经验 by余一.Dev
1.每一个需求，都是开启了一个新的项目组。
2.自己是这个项目组的leader，AI们是项目组组员。把AI定位为新入职的同事、供应商或者外部专家。
3.作为 leader，需要在前面20%和后面20%更加专注，更多全局、目标和创新视角。
4.前面20%指的是:理解、翻译、拆解和规划、反馈和风控、组队
a 理解:理解boss和项目的目标和真实需求
b 翻译:翻译成组员能听懂能执行的任务和追求的结果
c 拆解和规划:拆解项目任务，规划工作流环节 d 反馈和风控:工作流是否有检查反馈卡点和最小影响的回滚机制
d 组队:需要哪些能力的成员作为每个环节的负责人
5.后面的20%是:判断、拍板和妥协
a 要判断现在进入什么状态和水平了，可能遇到了什么问题。
b 要决策找解决方案，找外援，换组员或者妥协，是需要拍板的。
6.要找到并且深度了解自己的骨干组员。同时为自己搭建一个供应商库，可以根据需求调用。
7.对于供应商的选择的评价，除了自己使用外，信任的第三方使用供应商后心得也一样宝贵，多收集多结交多分享。分享包括分享你觉得对方可能需要并且有价值的供应商，实现双赢和杠杆。
8.谨慎地换主供应商，减少工具焦虑。但是可以多一些备用，赛马且更多可能性，卷起来并互相启发。
9.从个人知识管理到团队知识管理:自己和 ai 是项目组团队，所以必须做好团队知识管理。
10.all in one，一个人从0做到100是容易痛苦和迷失的路程。但是 AI让每个人都可以拥有团队，one in all,我们可以摸着鱼，轻松地开启从0到1，自如地前行。
1.每一个需求，都是开启了一个新的项目组。
2.自己是这个项目组的leader，AI们是项目组组员。把AI定位为新入职的同事、供应商或者外部专家。
3.作为 leader，需要在前面20%和后面20%更加专注，更多全局、目标和创新视角。
4.前面20%指的是:理解、翻译、拆解和规划、反馈和风控、组队
a 理解:理解boss和项目的目标和真实需求
b 翻译:翻译成组员能听懂能执行的任务和追求的结果
c 拆解和规划:拆解项目任务，规划工作流环节 d 反馈和风控:工作流是否有检查反馈卡点和最小影响的回滚机制
d 组队:需要哪些能力的成员作为每个环节的负责人
5.后面的20%是:判断、拍板和妥协
a 要判断现在进入什么状态和水平了，可能遇到了什么问题。
b 要决策找解决方案，找外援，换组员或者妥协，是需要拍板的。
6.要找到并且深度了解自己的骨干组员。同时为自己搭建一个供应商库，可以根据需求调用。
7.对于供应商的选择的评价，除了自己使用外，信任的第三方使用供应商后心得也一样宝贵，多收集多结交多分享。分享包括分享你觉得对方可能需要并且有价值的供应商，实现双赢和杠杆。
8.谨慎地换主供应商，减少工具焦虑。但是可以多一些备用，赛马且更多可能性，卷起来并互相启发。
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10.all in one，一个人从0做到100是容易痛苦和迷失的路程。但是 AI让每个人都可以拥有团队，one in all,我们可以摸着鱼，轻松地开启从0到1，自如地前行。
