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百度智能云的Prompt模板

它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。

大模型 prompt

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

其次，随着数据更新速度的加快，知识检索系统需要能够及时更新数据，保持信息的时效性与准确性。

知识库 RAG检索增强

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

以 ChatGPT为代表的 AI工具出现，正在引发一场新的变革，并且有极大可能，让数亿人的工作，被 AI工具所替代。

生成式AI

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然面临挑战。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

作者提出了两个版本的IAG：IAG-GPT直接使用GPT-3生成的知识进行答案预测，而IAG-Student则通过知识蒸馏训练一个学生归纳器模型，并通过可微分束分数反向传播生成器反馈进一步优化。

IAG框架大语言模型

AI落地里那些假的机会

其实是极其数字的经济理性。

大模型

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

实验结果表明，该方法在VITON-HD数据集上表现出了优越的效果。

文生图

国内法律类大模型介绍

：论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成，随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据 * 算力：multiple

法律大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

模型参数越大，需要数据量越大，领域可能真的没有那么多数据。

垂直领域大模型开源模型汇总

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

据悉，“书生·浦语”具有1040亿参数，基于“包含1.6万亿token的多语种高质量数据集”训练而成。

大模型中文

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

图1 DB-GPT项目原生对话示意图 02 数据集公开的 Text2SQL 数据集比较多

Text2SQL RLHF

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

所使用的数据已提前检查过。

大模型微调

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

四、数据处理对于 LLM 训练，数据质量很重要。

大模型人工智能

RAG从入门到精通-RAG简介

其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库（通常使用向量数据库）存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。

rag 大模型

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

数据质量 • 生存偏差：仅分析存活的数据而忽略失败的样本，会导致结果偏差。

回测方法

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