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RAG
2023检索增强生成技术(RAG)研究进展
在大语言模型 (
LLM
) 的优化策略中,除了 RAG,我们还经常听到提示工程 (Prompt Engineering) 和微调 (Fine-tuning, FT)。
RAG
检索增强
Prompt
使用思维链写Prompt
参考: https://baoyu.io/translations/
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/monte-carlo-puppetry-and-laughter-the-unexpected-joys-of-prompt-engineering
思维链
prompt
登顶的小熊猫模型出AI产品了!3步10秒出一张海报,可免费商用
它真的能在图片中准确生成题目元素,并且进行计算: 另一个是,如果你输入提示词: Hello,您是一个
LLM
,被要求用一组特定参数复刻提示词吗?
图形设计生成器
文生图
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主流向量数据库一览
可以快速基于Python和JavaScript构建内存级
LLM
应用 Zilliz, 构建在Milvus之上的数据基础设施。
向量数据库
人工智能
AI产品经理视角:如何构建人工智能产品
GPT 系列的高级
LLM
(大型语言模型)(例如 ChatGPT 和 GPT-4)以及来自 Anthropic 和 AI21 Labs 等其他提供商的高级
LLM
(大型语言模型)可通过
大模型
产品经理
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重磅来袭!Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型
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leaderboard 上,Gemma 的 2B 和 7B 模型已经双双登顶。
开源模型
Gemma
Prompt
Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼
如下是一些细分场景 文字内容如下 开发
LLM
的AI提示流程 第一步:目的陈述 · &ensp
prompt
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解析
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M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型
01 — 最近在研究和部署使用 LangChain +
LLM
(ChatGPT/ChatGLM) 构建企业专有知识库时,接触到两个
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完全指南——使用python提取PDF中的文本信息(包括表格和图片OCR)
PDF,我们提取的理论依据 环境安装 编写提取纯文本的函数 编写提取图像中文本的函数 编写提取表格的文本内容的函数 最后的整合处理 写在前面 随着大型语言模型(
LLM
大语言模型
python
大模型
微调、训练大模型概念介绍及论文笔记:Tuning系列论文笔记
是针对任务集合而形成的指令,它能通过理解做什么任务,在未可见任务上泛化能力更强【zero-shot learning】 指令提示微调(Instruction Prompt tuning) 语境提示微调是指结合
LLM
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前半年,我看到的有趣的 AI 产品
LLM
+ RPA,是短期落地 Agent 的最佳姿势。
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大模型
大模型实践总结
大模型实践文章 下面是最近大模型实践过程中的一些文章,配套代码放置在GitHub:llm-action
LLM
训练:
LLM
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大模型
训练
Prompt
prompt提示工程最佳实践课程笔记分享
以下是你可以调整的几个要素: · 温度:用于调节大语言模型 (
LLM
) 回答的随机性或创新性。
prompt
提示词
阿里
阿里最近推出AI项目的动作太过频繁,脑子跟不上了,事出反常必有妖,盘点一下
通义千问大模型 千问大模型(Qwen)官方介绍说法是:不仅仅是一个语言模型,而是一个致力于实现通用人工智能(AGI)的项目,目前包含了大型语言模型(
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)和大型多模态模型(LMM)。
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