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大规模训练系列之技术挑战

NLP 领域的大规模训练发展快速，从 BERT 到 GPT-3，再到 Switch Transformer，无论是模型大小还是计算资源占用都在疾速增长。

开源模型

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

同年，Aher等人利用GPT复现了最后通牒博弈、花园小径句子等经典的经济、心理语言学和社会心理学实验7。

大语音模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

温馨提示：GPT-3.5和GPT-4.0在理解和创作能力上有所不同，如果有更高的要求，推荐使用GPT-4.0。

ChatGPT 大模型

Falcon 180B 开源影响了谁？

在MMLU上的表现超过了 Llama 2 70B 和 OpenAI 的 GPT-3.5，在 HellaSwag、LAMBADA等十余个测评上与谷歌的 PaLM 2-Large 不相上下

大模型

Prompt提示优化工具

flowgpt 查看已有的Prompt提示，还可以白嫖GPT。

prompt 提示词

挑战全网，字节跳动coze平台让你免费创建ChatGPT4的机器人，不仅能免费使用DallE3，还能免费导入自己的知识库

第一步：创建你的聊天机器人这个工具可不像那些套壳GPT，一上来就有对话框，而要先创建你的专属机器人才能使用，把GPT和知识库能力都集成进来，上面的界面我已经集成了一个ai工具机器人，

Coze 聊天机器人

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

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

虽然离GPT-4 Turbo还有一些距离，但是一个开源模型都这么能打，还要什么飞机。

Qwen1.5 大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

相比之下，Llama 2 70B 亿参数的模型在 MMLU和 GSM8K 基准测试上与闭源的 GPT-3.5（OpenAI, 2023）表现类似，但在代码基准测试上存在显著差距。

大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG

rag 检索增强

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

只有经过结构化函数调用数据训练/微调的大模型才能做到： ·阅读工具描述 ·匹配用户意图 ·自主生成 JSON 函数调用格式 ·执行结果后再续写内容代表模型:GPT-4、Claude

Function Calling 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

下图展示了CLMs在多个强大的固定RAG系统上显著提高了性能，这些RAG系统是使用GPT-4或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。

RAG 大模型

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

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

四、视觉识别 LobeChat 现在支持 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 模型，这个模型具备视觉识别能力，是一种能够感知视觉信息的多模态模型

AI开源集合

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：如果我现在做一个sota的中文GPT大模型，会分2步走：1.

大模型

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