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Prompt工程如此强大,我们还需要模型训练吗?
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2023-09-20
2023-09-20
SD艺术二维码还有人不会做?
你只需要会70%的知识点,超越70%的人,去教这70%的人,就可以获得100%的成就感,时隔两个月,艺术二维码的教程已经足够完善,但是那是我以为的,目前有三个问题,第一大家对二维码的要求越来越高,第二大家不爱看教程,特别是文字版,第三复现几率太低。围绕这三个问题,从模型下载,参数调试,场景抽卡来对艺术二维码从入门到放弃写一篇介绍。
文生图
2023-09-20
2023-09-20
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Prompt逆向工程:轻松复刻OpenAI“神级”提示词
天的文章我们将深入探讨专门解析顶级Prompt的逆向工程技术,这个方法不仅能解读“神级”Prompt提示词的工作原理,还可指导我们如何优化或复制这些提示词。
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2023-09-20
2023-09-20
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2023-09-20
2023-09-20
歪理大集合,谁也跑不了
一边发文一边很是写了一点“歪理邪说”,有读者说因为自定义的话语体系,逻辑抽象读起来费劲,所以先简单梳理下。这类活好像之前都是雷·库兹韦尔、KK这些人干的,国内还有谁干这部分活没...
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2023-09-20
2023-09-20
如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下
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大模型
2023-09-20
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大模型
大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回
大模型时代,通常采用向量召回的方式从文档库里召回和用户问题相关的文档片段,输入到LLM中来增强模型回答质量。 但是很多时候,用户的问题是十分口语化的,描述的也比较模糊,这样会影响向量召回的质量,进而影响模型回答效果。今天给大家带来一篇来自战士金大佬(@知乎战士金)的博文-大模型辅助向量召回。接下来分享两篇通过大模型的能力增强召回效果的文章,这两篇文章的内容都已经加入了langchain的标准组件,易用性还是比较好的,但是都有一些特定的使用场景。
大模型
2023-09-20
2023-09-20
如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战
生成大型语言模型 (LLM) 可以对各种用户提示生成高度流畅的响应。然而,他们产生幻觉或做出不实陈述的倾向可能会损害信任。 我认为我们将把幻觉问题解决得更好……这需要我们一年半、两年的时间。— OpenAI 首席执行官 Sam Altman 当开发人员希望使用模型构建系统时,这些限制提出了真正的挑战,因为整个系统必须满足质量、安全性和基础性要求。例如,我们可以相信LLM提供的自动代码审查是正确的吗?或者返回的有关如何处理保险相关任务的答案是否可靠?本文首先概述了幻觉如何仍然是LLM面临的一个持续挑战,然后是解决幻觉和可靠性问题的步骤(以及相关的研 ...
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2023-09-19
2023-09-19
AI文档智能助理都是如何处理pdf的?
在AI盛行的当下,基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目,喜欢的请点赞、收藏。
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2023-09-19
2023-09-19
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AI开源 - LangChain UI 之 Flowise
Flowise 是一个为 LangChain 设计的用户界面(UI),使得使用 LangChain 变得更加容易(低代码模式)。 通过拖拽可视化的组件,组建工作流,就可以轻松实现一个大语言模型的应用配置,包括不限于 ChatGPT。
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2023-09-19
2023-09-19
教你打造属于自己的AI孙燕姿,AI歌手模型使用及训练保姆级课程 #1/2 使用模型
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2023-09-19
2023-09-19
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8 月份 火火火火 的 GitHub 开源项目
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2023-09-19
2023-09-19
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2023-09-18
2023-09-18
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AI Agent / 智能体观察笔记(中)
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大模型
2023-09-18
2023-09-18
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AI Agent / 智能体观察笔记(上)
“想象有这么一帮学生,他们都是虚拟的智能体,每天和“人”一样,与同为智能体的老师在虚拟空间中学习,他们也有自己同为智能体的家人和朋友,会共同生活、交流和娱乐,这事儿怎么样? 这事儿听上去,1)有点奇怪;2)那人跟哪儿呢? 不过毫无疑问,AI Agent(智能体)是当下生成式人工智能在硅谷最受关注的话题。”
大模型
2023-09-18
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