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微调
LLM微调经验&认知
总感觉现在这些模型的多轮对话做的有问题,只是简单的把上一轮对话扔进下一轮的input里,时间久了max_length和显存爆炸,
chatGPT
就没这个问题。
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向量数据库失宠了?OpenAI 力捧检索增强生成(RAG)技术,对行业来说意味着什么?
基于大语言模型 (LLM) 构建的产品(例如 OpenAI 的
ChatGPT
和 Anthropic 的 Claude)非常出色,但也存在缺陷: 它们的数据集是静态的——大语言模型在静态数据集上进行训练
检索增强生成
大语音模型
baichuan2 有什么好的 深挖论文中涉及的知识点
随着
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的发布,这些模型生成类似人类文本的能力引起了广泛关注。
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京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发|钛媒体·封面
01起点比
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早2025年北京AI产业规模达3000亿 北京市在AI大模型产业的布局最早起源于六年前,比
ChatGPT
的出现还要早。
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SQL
RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索
language models to follow instructions with human feedback)中进一步提供了 RLHF 实现的标准范式(论文中训练的模型为 InstructGPT,
ChatGPT
Text2SQL
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大模型
和大模型相关的一些术语(持续更新中)
4. 175B、60B、540B等:这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思,175B是1750亿参数,这是
ChatGPT
大约的参数规模。
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Coze多智能体(Multi-Agents)模式体验!
把这套模板复制下来,丢给暗之月面的kimi或其他聪明的LLM也可以如
ChatGPT
、Claude、Gemini 这里很关键,在你发布之后,与用户交流的是这个智能体,可以把它理解为一个集体或者团队的管理人或者面向用户的接待人
Coze
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换脸
10秒换脸,一张图片够了!SD Roop插件教程
个人遇到的主要是ifnude和insightface模块,问题跑去问
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和BingAI也无法得到正确的解决方案,几乎要放弃(如需查看本人遇到问题的解决方案,可查看公众号:67号Lora):
AI换脸
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推荐一个自动生成复杂提示词的模版:思考链(CoT)如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解
课程链接:https://learn.deeplearning.ai/courses/
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-building-system/lesson/5/chain-of-thought-reasoning
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大模型在金融行业的应用场景
1.农业银行人工智能研发团队,在同业率先推出类
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的AI大模型应用ChatABC,并在农业银行科技问答场景进行了内部试点。
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Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法
第12条:设置拒答策略 也许我们使用了很多trick让模型的生成效果尽可能准确,但我们仍然很难保证大模型不会产生幻觉现象,虽然
ChatGPT
设置了诸如我的知识截止到2021年9月...
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HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道
gpt-3.5-turbo-0613幻觉较多的原因可能是因为HalluQA是基于
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-3.5构建的对抗样本。
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工具
20个常见AI绘画工具大汇总(含免费版哦~)
然后顺便说一句,必应首页的图片旁边就是聊天功能,其实就是接入了
ChatGpt
,不过目前体验效果一般,经常出错,不如直接使用
ChatGpt
友好。
文生图
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中国AI大模型,应该如何商业化
例如OpenAI的
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、百度等文心一言、阿里的通义千问等。
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AI绘画巅峰对决:Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较
简单来说,使用
ChatGPT
对用户提供的 prompt 扩写,也是为了让 DALL-E 3 的输入 prompt 更加贴近训练数据范式,避免模型出现“翻车”的现象。
Stable
Diffusion
DALL·E
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