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AutoGPT与LLM Agent解析

揭秘 LLM 如何生成指令。

大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。

RAG Embedding

LLM微调经验&认知

知识来自于pretrain阶段，指令微调通常只不过是为了让LLM显示地输出已具备知识。

LLM 大模型

大模型LLM基础｜分词

分词是NLP中的关键预处理步骤之一，用于将文本分解为词或子词的组合，使机器更好地理解和分析文本。

开源模型

通往AGI之路，提示词入门

今天这篇文章就带你走进提示词。

AGI 提示词

AIGC大模型，潮水褪去之后

1、潮水褪去之后这个公众号的活跃度将死未死，更新频率气若游丝。

大模型

中本聪的Web3之路

这次分叉也引发了跨链技术（cross-chain）的关注和探索，即如何实现不同区块链之间的互操作性和价值转移。

token 比特币加密货币

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

Github 地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise LangChain是一个工具箱，它帮助人们更容易地使用"大型语言模型"（LLM）。

大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

引言在QWen升级之路一文中，我们深入探究了千问模型的优化过程，新版千问1.5模型较原先又取得的提升，本文将继续分析新版千问1.5模型取得不俗表现的原因。

Qwen1.5 开源模型

吴恩达Prompt教程之总结图解

我们也在本篇文章对之前的几篇文章进行一个总结：第一篇文章主要针对当前GPT最为常用的两种模型进行介绍。

prompt 教程吴恩达

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

为什么需要解决LLM的幻觉问题？

大模型

人工智能的应用范式呼之欲出

Elicits Reasoning in Large Language Models, https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 并且在CoT之上引入一致性自检

大模型

回归分析：探索变量之间的奥秘

一、开启探索之旅回归分析，这把探索世间万物背后逻辑的钥匙，能够解锁变量之间的关系。

回归分析变量

个人从零预训练1B LLM心路历程

除此之外，本文会侧重介绍在做各部分内容的时候笔者遇到的问题、回过头来的思考、以及群友/读者问到过的技术细节。

LLM 训练

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

检索增强生成（RAG）是减轻大型语言模型（LLM）幻觉的一种有前途的方法。

大模型 RAG检索增强

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