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CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

600B 代码数据预训练，相比上一代，能力有全面提升，不同于一代，CodeGeeX2是基于ChatGLM2架构加入代码预训练实现，在代码能力上全面提升，HumanEval-X 评测集的六种编程语言均大幅提升

CodeGeeX2 开源模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

预训练语言模型有了很大的发展，出现了很多变种。

大模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

语言模型LM在过去的二十年中被广泛研究，用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。

大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Tuning整体介绍微调（Fine-tunning）语言模型的参数需要一起参与梯度更新轻量微调（lightweight fine-tunning）冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变

训练微调

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

简而言之，"大模型"是具有大量参数（通常指在10亿以上）和卓越性能的Transformer结构模型，而"LLM大型语言模型"则是指针对自然语言处理的大型模型，目前在LLM人类自然语言领域取得巨大突破，主要代表为

大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。

RAG Embedding

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

在使用大语言模型时，有效的提示构建至关重要。

GPT-4 提示词

2023年人工智能行业总结（精简版）

首先，语言模型线取得了显著突破。

人工智能行业总结

Prompt全攻略(二):Prompt编写的要诀

4.使用情感语言适当增加Prompt中的情感语言,如“谢谢”“请”“非常感谢”,会让AI输出更富友好性。

prompt

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这种融合使大型语言模型（LLM）能够生成更丰富、更具上下文意识的输出。

RAG-Fusion 检索增强

大模型应用的10种架构模式

然而，如果查询无法被识别，那么它将由大型语言模型来处理。

大模型架构

如何用人工智能协助我提高写代码的效率

你可以把代码发给AI，让AI帮你解释，帮你注释，帮你优化，帮你改写…… 实现代码请用某某语言帮我写出某某功能的代码，要求…… 解释代码以下代码是什么意思，请帮我解释注释代码

人工智能编程

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

从语言理解到代码、推理，每一项基础能力都经过严格测试。

Qwen1.5 开源模型

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