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大模型下半场，关于Agent的几个疑问

现在它已经有了一颗足够智商的“大脑”，如何让Agent像人一样思考和执行——只要给定任何一个目标，它就能自动解决各种问题。

大模型

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

而且，把优质内容“盘”进自己的专属知识库的操作，也只需一键就能实现。

ima copilot 搜索

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

13.5K Star ! Fish Speech Windows本地搭建，能否达到官方的级别？强烈推荐

该工具特点包括低显存需求（仅需4GB）、快速推理速度、高自定义性和灵活性，用户可快速进行 Fish Speech特性 1.

Fish Speech 本地搭建

10个大模型私有化需要关注的问题

但有一些关键因素需要考虑才能确保能够成功落地实施。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

我们首先要弄懂业务需求，然后思考通过什么样的功能和流程来满足这个需求，也就是做产品设计；然后是做程序概要设计、详细设计这些，确定要使用的技术平台、框架、中间件，以及模块的划分、接口的定义、数据表的设计等等

提示词 SD 绘画

大模型实践总结

对于以Transformer、MOE结构为代表的大模型来说，传统的单机单卡训练模式肯定不能满足上千（万）亿级参数的模型训练，这时候我们就需要解决内存墙和通信墙等一系列问题，在单机多卡或者多机多卡进行模型训练

大模型训练

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

虽然这种方法在处理长文本上效果良好，但由于上下文重新计算中的二次注意力，时间复杂度为O(TL^2)，导致速度明显较慢，因此在实际的应用中并不切实可行。

大模型 llm框架

GPT提示词必杀技：思维树法

看完本文之后，会快速了解到提示词的编写技巧-思维树，提示词技能再上一个台阶。

GPT 提示词

深度好文，Agent盛行前传

第四是语言（language），语言能力的获取已经在agent的大型数据语料库中的语言预测建模的工作中初见成效，但由于语言有自身的上下文属性、顺序性以及不同场景对语言的需求不一样，在训练语言能力会付出一定的机会成本

Agent 大模型

三个大模型（ChatGPT,文心一言,Baichuan-13B)，帮我生成中医《本草纲目》的训练数据

最近想做一些中文大模型的微调实验，于是从祖国的文化瑰宝：中医入手，想让大模型学一下《本草纲目》，看下有没有什么火花出来。

大模型

AI换脸：FaceFusion和Roop在线版修复，支持手机，平板，低配电脑！

进入今天的主题。

FaceFusion Roop AI换脸

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

GPT

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

我们的标注框架生成了一个在问题类型和问题难度方面都多样化的数据集,涵盖了文本、表格、图形和标题以及单页和多页查询。

大语言模型 PDF 文档

如何使用ChatGPT进行写作

这样ChatGPT就能更好地理解你的需求，并进行相应的调整。

ChatGPT 写作

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