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大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

和gpt之间的关系 RLHF技术与GPT系列模型之间有密切的关系，因为RLHF被用于训练这些模型之一的ChatGPT，同时也被用于GPT-4的开发。

大模型训练

数学能力超ChatGPT，70B开源大模型火了：用AI微调AI，微软全华班出品

用AI生成的指令增强大模型能力 OpenAI的大模型（InstructGPT、GPT-4等）能够取得巨大成功、去执行各种复杂和多样化的任务，一部分原因是使用了真实人类用户生成的开放域指令数据进行了微调

开源模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

Quivr - 你的第二个大脑，由AIGC赋能 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 localGPT——一款100%本地布署且支持LangChain的应用 privatGPT——私有化GPT

大模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

温馨提示：GPT-3.5和GPT-4.0在理解和创作能力上有所不同，如果有更高的要求，推荐使用GPT-4.0。

ChatGPT 大模型

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

4.

大模型

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

，如何创建GPT呢？

GPTs 知识库

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

）向量数据库3）finetune（微调）4）模型部署与推理 5）prompt6）编排与集成7）预训练第三部分场景案例常用参考第二部分应用挑战 2.基本流程与相关技术4）Prompt

prompt 大模型

最新最全的开源中文大语言模型列表

GPT Academic：地址：https://github.com/binary-husky/gpt_academic 简介：为GPT/GLM提供图形交互界面

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

把任务结果存储在 Pinecone 中； 4.

大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

下图展示了CLMs在多个强大的固定RAG系统上显著提高了性能，这些RAG系统是使用GPT-4或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。

RAG 大模型

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

这篇文章中，我们证明了利用一个简单的预训练任务（即预测哪个文本描述对应当前图像）在一个从互联网上搜集的4亿个（图像，文本）对的数据集上可以取得SOTA的图像表征。

OpenAI 自然语言监督

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵，因此数据集需要进一步清洗和改进，例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4 [4]

大模型

AI变现异常值案例库，5种方向10个案例，副业项目灵感启发

第一期先分享5种方向，10个案例 1.宝宝起名号 2.AI热点资讯号 3.头像壁纸号 4.小说推文号 5.流量收益号因为人工智能这个话题太大了小到把文字排版成PPT好像也能叫AI

生成式AI

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

- 有4个不同的语言模型生成对此提示的响应。

小型语言模型 Zephyr-7B

生成式AI与大语言模型的区别

LLMs的例子包括： GPT-3（生成式预训练转换器3）：由OpenAI开发，这是最著名的LLMs之一，能够产生连贯、上下文恰当的文本。

生成式AI 大语言模型区别

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