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Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

新版本更新如下增加了多个新的LLM型号： · Llama 3：由Meta推出的新模型

ollama 语言大模型聊天

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

介绍 LLaMA 2模型是使用2万亿个tokens和70亿到700亿参数预训练和微调的，使其成为功能强大的开源模型之一。

开源模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

o o • 思维树(ToT)包括两种生成计划策略，一种是与前述的采样策略参数调整一致，另一种是指导LLm通过提示词中的少量示例来生成不同的规划

Agent 大语言模型

使用BELLE项目部署bloomz模型（专业程序员精简版）

中文对话大模型ELLE（BE Large Language Model Engine），基于BLOOM和LLAMA针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生成的数据，为中文指令提供更好的支持。

belle 训练大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

· 可定制：用户可以基于开源基础模型，使用自己的数据集进行微调，从而创建一个属于自己的模型

开源模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

所谓的“上下文学习”，是指 LLM 仅使用提示中提供的信息进行学习，而不进行任何后续微调。

Anthropic 大语言模型

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

近日，谷歌提出的 Infini-Transformer 引入有效方法，可以将基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求，吸引了人们的关注。

Meta 长文本大模型

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

经过调研整理，下面列出目前可以寻找开源大模型数据集网站清单，一网打尽，请您按需使用。

开源数据训练

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

在每次提问 Question 后，LLM 可以结合召回知识，加上 LLM 自身的自然语言生成能力，给出对应的回答。

Prompt 大语言模型 RAG

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

比如，可以同时执行多个工具的规划、调度。

大模型

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

知识节点的介绍生成有两种方式，一种是利用 LLM 的内部知识库，另外一种是外挂知识，利用 LLM 的总结能力。

提示词文生图 AIGC

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

众所周知，RLHF 三阶段分别是：有监督微调（SFT），奖励模型（RM）与近端策略优化（PPO）。

HAI-Chat RLHF

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

开发者和研究人员只能有限地访问全模型参数，这使得社区很难深入研究或微调这些系统。

大模型

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

堪称是「世界上速度最快的LLM」！

Groq 大模型

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

如果说大语言模型（LLM）是AI的发动机，那么“智能体架构”就是决定AI能走多远的底盘和驾驶系统。

Agent 智能体架构

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