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来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

本文来自DataLearner官方博客：来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解 | 数据学习者官方网站

大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

一、前言在过去的一两年里，人工智能领域目睹了检索增强生成技术（RAG）的迅猛发展，这种技术结合了强大的语言模型与信息检索系统，以期在复杂的问题解决和信息处理任务中提供更加精确和深入的答案。

RAG 检索增强

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

着 ChatGPT 等大语言模型(LLM)的不断发展，越来越多的研究人员开始关注语言模型的应用。

Prompt 大语言模型 RAG

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

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

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成美女正向词和反向词示例

几个Stable Diffusion生成美女的正向词和反向词例子，大家可以举一反三

AI绘画提示词 stablediffusion

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

对大段句子的理解比较弱，需要各种提示词组合，还要添加参数（比如用括号划重点）才能勉强让AI理解想要表达的意思。

文生图

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

一个好的评价指标（或者设置合理的损失函数）不仅能够高效的指导模型拟合数据分布，还能够客观的让人评估文本生成模型的质量，从而进一步推动text generation 商业化能力。

开源模型

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

在今天的AI繁荣中，从智能聊天机器人、图片生成、视频生成、AI Agent …，选项似乎无穷无尽。

生成式AI

如何通过AI变现，举个详细的例子?

这么想，其实存在一个很大的问题它不符合IT工具发展的底层逻辑。

生成式AI

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

AI Agent和ChatGPT、Claude等LLM（大语言模型）有什么区别呢？

生成式AI

最新最全的开源中文大语言模型列表

据悉，“书生·浦语”具有1040亿参数，基于“包含1.6万亿token的多语种高质量数据集”训练而成。

大模型

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

工厂里的自动生产线，小米公司的“铁蛋”机器狗，火车站的人脸识别通道，科大讯飞的语音输入法，都是属于AI系统的应用。

大模型人工智能

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

、图片、音频）映射到低维度空间的过程。

embedding

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

这些结果强调了开发专门策略以整合检索和语言生成模型的重要性，并为未来的研究奠定了基础。

RAG 检索增强

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

因此，RLHF技术是GPT系列模型成功的关键之一，使其能够在许多自然语言处理任务中取得显著的成果。

大模型训练

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