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LLM
Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4
基于
Prompt
改写 2.
Byzer-LLM
GLM-4
大模型
从零开始了解AI大模型 - 技术篇:万字深度好文人话说大模型技术
这种输入通常被称为一个“
Prompt
”。
大模型
SQL
RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索
在 RM 训练阶段,输入
prompt
,会使 LLM 生成多个响应 response,然后标注人员对这些响应进行排名,根据这些排名训练一个奖励模型。
Text2SQL
RLHF
LangChain 完整指南:使用大语言模型构建强大的应用程序
例如,一个 Chain 可能包括一个
Prompt
模板、一个语言模型和一个输出解析器,它们一起工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。
langchain
大模型
开源
俄罗斯人开源了最大的文生图模型:参数量12B,比SDXL大了3倍多!
模型效果 为了比较模型效果,这里是选择了包含21个类别的2100个
prompt
进行人工评测,评测也包括两个方面:生成图像和文本的一致性和视觉质量。
Kandinsky-3
文生图
开源模型
ChatGLM
60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-
prompt
可以取得明显更好的效果。
开源模型
Stable Diffusion
Stable Diffusion插件:提示词
sd-webui-
prompt
-all-in-one 这个插件是秋叶整合包默认使用的提示词插件,功能特别强大,没有使用秋叶整合包的小伙伴可以试试。
Stable
Diffusion
提示词
史上最好的中文大预言模型出现了!!!
现在不敢说AI读文献扯淡,毕竟大家卷了一年了,没用过pro),谷歌的Bard(演示大会出错,股价掉1000亿美元),谷歌Gemini(发布第二天,被曝出来演示视频造假,目前找到一个gemini pro入口),
Meta
Kimi
Chat
大模型
大模型
Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
从上面的流程可以看到,Q&A 模式下会根据原始文档生成问答对,实现实现是在 api/core/llm_generator/llm_generator.py 中: # 构造
prompt
Dify
大模型
知识库
ChatGPT
感受恐惧的力量:用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布
然后,我们就可以构造
prompt
,来问ChatGPT了。
大模型
大模型
大模型是怎么“用工具”的:一文讲透 Function Calling 策略
大模型的角色只有三个: 理解你的问题 匹配哪个工具最合适 输出符合格式的 JSON 调用指令 想让模型调用得准,重点优化这两块: 工具描述写清楚 给系统写个引导
prompt
Function
Calling
大模型
ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
举例说明如下图所示: 图2、通过Faiss搜索得到query相关的context 3.2、用query和context填充模版得到
prompt
模版示例如下,可根据问答效果自行修改
langchain
AI探索-我怎么使用Kimi Chat的
后来在网上搜了下,这组
Prompt
很实用,从what、why、how三方面去总结。
KimiChat
写作
如何通过AI变现,举个详细的例子?
Prompt
,也就是提示词,必然是发展过程中一个短暂的阶段性产物。
生成式AI
OpenAI
【语音识别】OpenAI语音力作Whisper
4)previous text conditioning: 当温度低于0.5时,提供来自先前窗口的生成的转录文本作为上文context
prompt
,进一步提高了性能(语句会变连贯
语音转文字
whisper
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