文章列表-AI魔法学院

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如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

{content}<|im_end|> <|im_start|>user 首先，确定找到的内容是否是其次，以 JSON 格式进行响应： { "content_contains_answer

大模型

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计（参考：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？

大模型

AI领域的agent是什么意思？

将长期记忆视为代理在查询时可以注意到的外部向量存储，可以通过快速检索访问。

大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

但是进行模型训练之前需要先进行模型格式转换，将HF格式转换为Alpa格式的模型文件，具体请参考官方代码。

大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

由于批处理，vLLM 可以在繁重的查询负载下正常工作。

大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

· 查询时间更长：层次化导航过程比简单的向量查找需要更长的处理时间，增加了延迟。

OpenAI RAG 架构

用ChatGPT写论文prompt大全

请按照以下的结构组织你的内容:引言:介绍主题的背景，意义，目的和范围主体:按照主题，方法或观点等分类方式，对文献进行梳理分析和评价结论:总结文献综述的主要发现贡献和不足6、论文致谢指令你可以尝试用以下的格式向

prompt

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

Khan Academy - 概率与统计：以易于理解的格式呈现材料。

LLM 大模型 GitHub

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

1、RNN（循环神经网络）时间：20世纪90年代关键技术：循环结构和记忆单元处理数据：适合处理时间序列数据应用场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等 RNN是一种神经网络模型，它的基本结构是一个循环体

大模型学习

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

-文章润色：我是[文章润色专家]，根据文章的内容，我会自动推荐5个适合该文章的作家的写作风格。

Agent 写作

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

faster-whisper简介 faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现，它利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。

语音识别 Faster-Whisper

10大Midjourney描述词网站，让你Ai创作随心所欲！

复杂的细节，4k，虚幻引擎5，机器，irobot 为了验证，我将复制的关键词放入MidJourney中进行实验，生成的作品大体的方向是对的，但仍需在词语上进行添加或删除来达到理想的画面

描述词文生图

大模型应用的10种架构模式

然而，如果查询无法被识别，那么它将由大型语言模型来处理。

大模型架构

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依次生成摘要、大纲、内容），也可以分段生成同时支持 5 类文稿类型：意见建议、调研报告、工作汇报、政策文件、对外宣传，每个类型还可以选择对应的写作场景，所有内容按照标准公文排版生成，同时生成完还能源格式导出

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