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RAG 2.0，终于把RAG做对了！

例如，撰写本文时，ChatGPT的数据更新至2023年4月。

RAG 大语言模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

一、目前情况在GPT没有爆火之前，一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越多、越强。

大模型

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

令人惊艳的开源图标生成AI模型：ChartLlama （南洋理&腾讯）

ChartLlama的团队构思出了一种巧妙的多元化数据收集策略，通过GPT-4生成特定主题、分布和趋势的数据，来确保数据集的多样性。

ChartLlama 开源模型图标

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

特别是 SD 1.5 的模型自由发挥时出图的质量往往比 SD XL 有明显的差距，就像 GPT-3.5 回答问题的质量比 GPT-4 要差一些。

提示词 SD 绘画

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

他号称在多项任务上超过了 GPT-4。

Prompt 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

第一部分：智能体基本原理学习笔记 01 — 什么是AI Agent AI Agents可以利用像GPT在内的大语言模型理解目标

大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

的确，OpenAI 在现场频频放出大招，宣布推出 GPT-4 Turbo 模型、全新 Assistants API 和一系列增强功能。

RAG 检索向量库

大模型应用的10种架构模式

更大的模型（如GPT-4）负责理解上下文，并将其分解为特定的任务或信息请求，这些任务或信息请求被传递给更小的代理。

大模型架构

AI提示词工具，再也不用担心怎么想提示词！

一、prompts.chat (免费，用于gpt提示词) 这个界面的提示词对于一些开发者或者喜欢逛github的人来说比较熟悉，它是很早之前就已经开源出来的提示词大全，有很多镜像网站的提示词都是从这里面提取的

AI提示词

一个专业级 AI 聊天浏览器，开源了！

几个月前 GPT-4 刚发布之际，它或许可称得上是最强的大语言模型，但随着后续 Claude2、Llama2 的推出，不少开发者也明白了这么一件事，当下的 AI 技术圈，大模型没有最好，只有更好。

开源大模型聊天

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

2024年2月24日版本：V9+RDPhoto2-Ligthning_4s 底模：SDXL_Lightning 推荐参数分辨率：832*1216+ 采样器：DPM++SDE 迭代步数：4-

stablediffusion sd 文生图

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

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

万字长文，AI大模型的应用实践总结

典型代表有：GPT系列、LLaMA、OPT、Bloom等。

大模型

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