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大模型：泛化即智能，压缩即一切

定义3：无监督学习没有样本粒度的标注，因而无法像监督学习那样学习明确的映射f(x)~y；但无监督学习可以在分布之间建立映射作为学习目标，即distribution(F(X))~distribution(

大模型泛化

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

这些直觉反映了我们大脑中关于重力作用的相关性理解，而不是精确的物理定律。

大语音模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

选择合适的示例 · 根据具体的查询内容和目的，选择能够直接反映用户需求的示例

prompt 提示词

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

OpenAI Prompt 提示词

图像修复神器：女神青涩时纤毫毕现！腾讯AI模型GFPGAN火上GitHub热榜第一，Demo在线可玩

两个模块通过隐编码映射和多个信道分割空间特征变化层（CS-SFT）连接。

修复绘画高清

TypeChat 入门指南

我们可以为咖啡订单项目定义一个类型，并使用 TypeChat 处理自然语言输入并将其映射到经过验证的 JSON 作为输出。

TypeChat

智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介

实体识别组件实体识别组件是SmartKG将实际物体进行概括的基础，需要给出实体名称、类型、别名、ID等属性，并进行关系映射。

知识图谱

LLM微调经验&认知

可能把历史对话做一个摘要或embedding映射更合理一点？

LLM 大模型

一键AI换脸！小红书和北大合作的InstantID

InstantID 的工作原理可分为三个关键部分： ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成

InstantID 文生图

万字长文-大语言模型指令调优综述

提示符有时被称为任务模板，是将传统NLP任务(例如，问题回答、文本分类)中的数据实例映射到自然语言输入-输出对的函数。

大语言模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

而当下层出不穷的agent，特别是MultiAgent框架或平台以及创业项目就能反映问题，比如langchain新推出了Agent开发框架langgraph，微软出了Task weaver，Autogen

LLM 范式迁移

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

提示词 prompt

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

则初始化策略也无关重要【整体上就是大力出奇迹，几乎可以忽略所有的超参数细节】 Domain-shit跨域实验，prompt方法会比微调模型效果更优泛化效果，尤其域间数据差异越大，效果越明显【这主要反映的是

训练微调

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

我们确保问题的答案是简短的答案，可以是单个单词，也可以是直接从文档中剪切粘贴的小句子。

开源模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

Embedding 总结 Embeddings技术简介及其历史概要在机器学习和自然语言处理中，embedding是指将高维度的数据（例如文字、图片、音频）映射到低维度空间的过程

embedding

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