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【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

，但作者发现这样的模板还是有点粗糙，可以考虑加一些context比如"A photo of a {label}, a type of pet."。

OpenAI 自然语言监督

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

prompt_input": "Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context

LLaMA

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long

大语音模型

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

“ICL（In-Context Learning）或许是机器学习的突破方向” 张家兴（封神榜大模型体系）：从另一个角度，讲讲大模型在落地链条中的重要一环：对齐技术。

大模型详解

你还在为钱发愁？2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南！（国际版）

Always include a gloomy quote taken out of context from a Nobel prize winner of the corresponding year

prompt

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

一般需要删掉的标签：如人物特征 long hair，blue eyes 这类。

训练

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

For Pre-Training Retrieval-Oriented Language Models (RetroMAE-2), https://aclanthology.org/2023.acl-long

embedding 语义向量

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

另外，还采用了一种类似于上下文蒸馏的（context distillation）技术，在构建训练序列时删去了 GPT-4 用以参考的场景评估标准，仅保留了输出端的监督信号。

Auto-J 大模型

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

最近一篇广为流传的论文，就是关于模型从索引的开头和结尾比从中间进行信息理解表现要好得多：Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

大语言模型

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

下面是一个应用 CO-STAR 模板的示例，它提醒我们在制定提示时，要考虑到任务的其它方面，特别是之前快速提示中缺少的风格、语调和受众： # CONTEXT（上下文） # 我想推广公司的新产品。

GPT-4 提示词

AI绘画当前的应用场景有哪些？

2.3 关键词描述正向关键词： Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw photo,1girl,long

文生图

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

“Microsoft coco: Common objects in context.”

ViTPose+Transformer 身体姿态

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

<< 相关记忆：“{memory['description']}” 相关知识：“{knowledge_text}” 对话上下文： {self.language_style} {context

LLM Agents

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

underexposed,bad hands,cloned face ,disfigured ,extra limbs,extra legs,fused fingers,extra fingers,extra arms,long

SDXL

LangChain 的问题所在

The AI is talkative and " "provides lots of specific details from its context.

大模型大语言模型

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