文章列表-AI魔法学院

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万字长文，AI大模型的应用实践总结

项目基于目前国际中文教育领域流通的500余册国际中文教育教材与教辅书、汉语水平考试试题以及汉语学习者词典等，构建了国际中文教育资源库，构造了共计 88000 条的高质量国际中文教育问答数据集，并利用收集到的数据对模型进行指令微调

大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(三)：ChatGPT提示工程 - 推理

为了提供更好的阅读体验，本文的测试内容放在末尾。

prompt 提示词

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat的使用非常简单，你只需要在网页或手机上打开finchat.io，输入你想要查询的问题，就可以看到Finchat为你生成的回答。

用户 finchat

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

你的专长仅限于软件开发话题。

prompt 提示词

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

我们预计它将在许多基准测试中拥有领先的基准。

Llama 3 大语言模型

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

之前web UI的各个板块由上到下推进，然后没有这些线条，如果要快速的了解这些界面，不如这样试试看，在web UI界面基础上扩展，比如下面这个界面，忽略线条看，是不是很熟悉？

生成式AI

大模型时代-行业落地的再思考

身边有很多人尝试过这个方案，但普遍反应效果一般（没有SFT来得直接），很有可能是数据配比的问题。

大模型

神秘模型“小熊猫”一夜刷屏：排名超Flux、Midjourney，网友：一看就中国的

下面我们直接展示捉到的red_panda，与其他模型的同题对比，直观看看效果。

red_panda 文生图

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

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

因此，我决定尝试一下它的性能表现。

开源模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

不断尝试落地 AI 应用端不断尝试落地 AI 应用端基于对运维的认知，我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。

AI Agent Ops 运维工具

一文汇总市面上所有prompts提示词框架

说明背景，为ChatGPT 提供充足信息Role:角色希望ChatGPT扮演的角色Objectives:目标希望实现什么Key Result:关键结果要什么具体效果试验并调整

提示词框架 prompt

谈Agent构建平台的设计

经常出现的情况是：当进一步试图对其进行定制时，又发现它提供的封装和二次开发抽象设计不够好。

Agent 构建

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

模型被测试其在单一问答问题情境中的表现，包括其准确回答问题的能力。

大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

优化的手段包括AB测试、模板设计、少样本学习等。

prompt

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