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零代码编程：用ChatGPT打造一个信息推送的微信机器人

零代码编程：用ChatGPT打造一个信息推送的微信机器人原创2023-06-20 21:59·AIGC部落很多时候，我们希望监控一些最新信息，能够第一时间在微信上看到。现在有很多这方面的消息推送工具，比如wxpusher、Pushplus、server饭、server酱等：下面以wxpusher为例，说明如何做一个信息推送的微信机器人。

ChatGPT 2023-07-10

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，汇集了行业领先的预训练模型，减少了开发者的重复研发成本。个人认为，相比于AI公司经常卖一款软件产品或者卖一个算法需求，而ModelScope更偏向于某种功能(model端到端)实现，初级AI从业者也能很容易实现大模型，有点低代码的感觉。

开源 2023-07-08

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

之前在安装Pytorch版本时搞错了环境，导致每次在进行model training的时候速度很慢，后来检查了一下电脑中的torch环境，原来是CUDA版本没有更新，导致版本不匹配，没有使用CUDA，每次都在用CPU进行训练，难怪时间很长。用此文记录一下遇到的问题。

训练 2023-07-08

建筑物提示词

建筑物提示词，学学英语也是好的^_^

画图提示词 2023-07-07

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

最新发布的语言大模型的上下文窗口越来越大。本文详细探讨了大型上下文窗口的技术可能性，尤其分析了将上下文长度增加到100K背后的六大优化技巧。本文作者Galina Alperovich是英国数据安全服务商Soveren的机器学习负责人。

大模型 2023-07-07

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

目前，业界开源的大语言模型越来越多，性能也越来越强大。然而，这些开源模型大多数由国外的机构贡献，对于英文的支持没有任何问题。但是，对于中文的支持则是有好有坏。本文将基于主流的开源大模型进行分析，介绍当前支持中文的开源大模型，并对其使用方式和主要能力进行总结。

大模型 2023-07-06

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

本文简单介绍了GPT(GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 etc.)系列大模型(LLM, Large Language Model)中的常见参数Top-k, Top-p, Temperature. 在使用OpenAI的接口，或自己训练相关模型时，也会经常遇到这些参数。下面我们逐步地介绍概念，并举一些例子来帮助理解。

大模型 2023-07-06

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化，每当有新的 AI Agents 论文出来的时候，内部都会很兴奋并且认真地讨论”，而在更早之前，Andrej 还评价 AutoGPT 是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。

agent 2023-07-06

LangChain Agent原理介绍

本文主要详细介绍Agent的原理，LangChain是如何和ChatGPT结合实现问题拆分的。

langchain 2023-07-03

SEO知识点入门

和大家分享一下从一个SEO纯小白如何通过自学成为一个SEO高手的历程。本文内容点到为止，还希望大家对立面具体的技术点进行详细研究。

2023-07-03

手把手教你认识学会LangChain

一文帮你理解什么是LangChain。LangChain可以理解为：在一个流程的整个生命周期中，管理和优化prompt，根据prompt使用不同的代理进行不同的动作，在这期间使用内存管理中间的一些状态，然后使用链将不同代理之间进行连接起来，最终形成一个闭环。

langchain 2023-07-03

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

本篇文章涉及的代码均来自微软的deepspeed对RLHF的实现，可配合huggingface官方的博客一起食用。本文只对算法的一些有特点的关键点进行阐述，并不对整体实现进行介绍。先上一张经典的论文图。本文重点结合代码讲解奖励模型训练和强化学习训练部分。

训练 2023-07-03

一文带你认识ELMo

Deep contextualized word representations获得了NAACL 2018的outstanding paper award，其方法有很大的启发意义。近几年来，预训练的word representation在NLP任务中表现出了很好的性能，已经是很多NLP任务不可或缺的一部分，论文作者认为一个好的word representation需要能建模以下两部分信息：单词的特征，如语义，语法；单词在不同语境下的变化，即一词多义。基于这样的动机，作者提出了ELMo模型。ELMo能够训练出来每个词的embedding，可以作为上下文 ...

embedding 2023-07-03

什么是BERT？

BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。BERT论文发表时提及在11个NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）任务中获得了新的state-of-the-art的结果，令人目瞪口呆。

embedding 2023-07-03

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

本文将对embedding做一个简单的介绍，并解释为什么它在大语言模型中十分重要。本文来自DataLearner官方博客：AI大模型领域的热门技术——Embedding入门介绍以及为什么Embedding在大语言模型中很重要

embedding 2023-07-03

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