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训练魔法
数据库
主流向量数据库一览
随着ChatGPT的发布,人工智能的发展迎来了新的时代。 知识的存储跟表达也有了新的标准。 向量这个数学表达,在目前是人与AI交互的中间媒介。 所以我们有必要深入探讨向量数据库,并对当前主流的数据库做一些对比分析。
向量数据库
2023-07-03
2023-07-03
ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人,使用者可以自由配置本地知识,用户问题的答案也是基于本地知识生成的。github链接为:GitHub - imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain | 基于本地知识的 ChatGLM
langchain
2023-07-01
2023-07-01
LangChain 完整指南:使用大语言模型构建强大的应用程序
LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如 API 和数据库。
langchain
大模型
2023-07-01
2023-07-01
大模型
大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈
大模型微调经验汇总-LLM - finetuning - 踩坑经验之谈
大模型
人工智能
2023-07-01
2023-07-01
人工智能
人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案
人工智能为什么会产生“灾难性遗忘”?目前,解决灾难性遗忘的方案有哪些?难点在哪? 神经网络存在灾难性遗忘问题是指在进行连续训练或迁移学习时,网络会忘记之前学到的知识,导致在新任务或新数据上的性能下降。这个问题在实际模型中经常出现,对于深度学习和神经网络的应用带来了挑战。
人工智能
大模型
2023-06-29
2023-06-29
开源
Chinese-LLM开源中文大语言模型合集
自ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model, LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后,业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。
大模型
中文
2023-06-28
2023-06-28
目前大语言模型的评测基准有哪些?
从大模型涌现之初,研究者们就千方百计地来测试模型的性能,利用人工打分,制作测试题集,利用GPT-4评估……随着越来越多的模型发布和开源,迫切需要科学、公正、开放、标准的评测基准及工具来帮助人们更深刻的理解和认识模,评估模型性能。本篇为大家介绍目前海内外较为知名的大模型测评方法。
人工智能评测
大模型
2023-06-28
2023-06-28
大模型
真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇
我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集,而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例,以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力,提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。
中文
训练
大模型
2023-06-28
2023-06-28
大模型
真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇
我们的出发点是尽量覆盖更多类型的 NLP 任务。我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集,而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例,以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力,提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。
中文
评测
大模型
2023-06-28
2023-06-28
大模型
真格基金大模型能力测试问题集---基础篇
我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集,而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例,以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力,提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。
大模型
训练
中文
2023-06-28
2023-06-28
大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习
强化学习从人类反馈(RLHF)是一种先进的AI系统训练方法,它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过程中,创建更健壮的学习过程的方法。该技术涉及使用人类反馈创建奖励信号,然后通过强化学习来改善模型的行为。
大模型
训练
2023-06-19
2023-06-19
LLM
从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
在这篇文章中,我们将演示如何使用 LangChain 和 Pinecone 构建一个基于文档的问答系统。通过利用语义搜索和大型语言模型,这种方法提供了一个强大而灵活的解决方案,用于从大量的文档中提取信息。你可以进一步定制这个系统,以适应你的特定需求或领域。
知识库
langchain
2023-06-18
2023-06-18
教程
Markdown 介绍及使用教程
我们每天可能需要大量的文字输出,但不同的工具有不同的排版规则。有没有一种统一的标记语言呢?答案是肯定的,这篇文章将向你介绍一种能提高你工作效率的「标记语言」——Markdown
编程
2023-06-18
2023-06-18
Python
LangChain手册(Python版)11模块:提示模板
语言模型将文本作为输入——该文本通常被称为提示。通常这不是简单的硬编码字符串,而是模板、一些示例和用户输入的组合。LangChain 提供了几个类和函数来简化提示的构建和使用。
大模型
2023-06-16
2023-06-16
大模型
和大模型相关的一些术语(持续更新中)
本文将力求简单化的说明这次人工智能浪潮带来的新词汇和术语,并长期持续更新
大模型
人工智能
2023-06-14
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