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深度洞察:人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南
即使在弄清楚工具和数据
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后,仍然有许多技术决策需要做出。
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十篇高质量的AI-Agents相关论文,让AI教你认识AI-Agents
正如Lilian Weng在其万字长文《
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Powered Autonomous Agents》对Auto-GTP的点评: “AutoGPT引起了许多关注,探索了使用
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作为主控制器构建自主代理的可能性
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长窗口大战要终结了?谷歌魔改Transformer,推出了“无限注意力”
谷歌的大模型Gemini 1.5 首先玩了一个百万token的,中国的月
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暗面一个月后推出Kimi智能助手,支持200万字超长无损上下文,在中国的大模型应用中异军突起。
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Qwen7b微调保姆级教程
前方干货预警:这可能是你能够找到的,最容易理解,最容易跑通的,适用于各种开源
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人工智能大语言模型微调技术:SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法
在快速发展的人工智能领域,高效且有效地利用大型语言模型 (LLM) 变得越来越重要。但是我们可以通过许多不同的方式使用大型语言模型,如果您刚开始,这可能会让人不知所措。本质上,我们可以通过两种主要方式将预训练的大型语言模型用于新任务:上下文学习(in-context learning)和微调(finetuning)。在本文中,我们将介绍介绍微调 LLM 的各种方法。
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60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源
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,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调
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从思维链(CoT),到思维树(ToT),再到思维图(GoT):用LLMs解决复杂问题!
思维图(GoT)的关键思想是能够将
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国产“小钢炮”MiniCPM3-4B:小参数,大能量!
02 核心亮点:打破性能与参数
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汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述,治愈初学者的AI迷失症
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完成简单的指令服从,到期待TA们成为复杂多面的核心推理引擎。
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Yann LeCun杨立昆最新观点:AGI不存在
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尽管大型语言模型(
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Langchain的一些问题和替代选择
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