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使用思维链写Prompt

例如，面对复杂问题时，使用思维链写的Prompt，能让大型语言模型（如GPT-3或GPT-4）不仅提供答案，还能展示出达到这个答案的思维过程。

思维链 prompt

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

- GPT-4（一个先进的语言模型）对这些响应进行评分和排序。

小型语言模型 Zephyr-7B

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

虽然离GPT-4 Turbo还有一些距离，但是一个开源模型都这么能打，还要什么飞机。

Qwen1.5 大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

相比之下，Llama 2 70B 亿参数的模型在 MMLU和 GSM8K 基准测试上与闭源的 GPT-3.5（OpenAI, 2023）表现类似，但在代码基准测试上存在显著差距。

大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG

rag 检索增强

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

§ Yi-VL-Plus：多模态模型，支持文本、视觉多模态输入，中文图表体验超过GPT-4V。

零一万物 YI 李开复

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

实际上，OpenAI早在去年就抛出类似的观点： GPT can learn knowledge in two ways: Via model weights (i.e., fine-tune the

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

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

四、视觉识别 LobeChat 现在支持 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 模型，这个模型具备视觉识别能力，是一种能够感知视觉信息的多模态模型

AI开源集合

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

Chatgpt 的限制[9]如下表所示： ModelMaximum text lengthgpt-3.5-turbo4,096(~5 pages)gpt-48,192(~10 pages)gpt-

知识库

被高估的Pika，被低估的多模态AI

从 GPT-4V 的“惊艳亮相”，到 AI 视频生成工具 Pika 1.0 的“火爆出圈”，再到谷歌 Gemini 的“全面领先”，多模态 AI 都是其中的关键词。

大模型多模态

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

这使得能够使用 GoT 快速构建新颖的Prompt原型，并尝试不同的LLMs模型，例如 GPT-3.5、GPT-4 或 Llama-2。

大模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：如果我现在做一个sota的中文GPT大模型，会分2步走：1.

大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

react_prompt": react_prompt_component, "llm": OpenAI(model="gpt

Agent QueryPipeline 大模型

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

Copy.ai使用简洁的用户界面和有用的模板制作内容 Copy.ai 的脱颖而出不仅在于其使用 GPT 语言模型，还在于其简洁的用户界面和广泛的模板（从电子邮件到博客再到社交媒体）。

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