文章列表-AI魔法学院

文章列表

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

我们在一些客户的实践过程中，还是发现相关性效果不佳，甚至造成了其中一个客户选择了其他方案（使用RAG+GPT-4的方案）。

RAG 检索增强

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

在某些情况下，比如使用具有32k上下文窗口的GPT-4时，拟合块可能不是问题。

RAG 大模型

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

与 GPT-4 等大型语言模型相似，Sora 能够解析文本并理解复杂的用户指令。

Sora 微软

中国大模型「顶流群聊」笔记

就拿极客公园的创业者社区 Founder Park 来说，因为比较早关注到大模型领域的技术变化，在短短 4 个月时间就新增了 15 万关注者，社区成员已经扩充到七八千人之多。

大语言模型

如何使用ChatGPT一天搞定论文初稿

在GPT刚刚问世的时候，因为它的胡编特性导致在学术写作场景中备受诟病，但是随着现在整个生态的发展，借助插件等知识增强手段已经很大程度上解决幻觉问题，基本上确保了每个引用都有出处

ChatGPT 写作

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

GPT-3 的发布给了大家非常明确的信号，即大型模型真正具备了实际可用性。

智谱 AI

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

与 GPT-4 等大型语言模型相似，Sora 能够解析文本并理解复杂的用户指令。

sora 论文

领域大模型LLM训练Trick

不过GPT系列大模型的预训练和微调，从实现方式上来讲是没有什么差别的，都是用decoder only的语言模型进行训练并更新参数，如果样本数量比较少，没有大量的篇章文档数据，个人认为只进行微调也能够注入知识

垂直训练大模型

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

并处理得到最后一层的输出四：DecoderLayer类下面看一下每一层的decoder的结构是什么：这个结构可以参考经典的tansformer decoder结构，这个也是GPT

大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程，就像在问题解答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题解答性能一样。

检索增强大模型

ChatGPT写论文最强指令

仅需三步）】电脑端 1、浏览器访问天意云官网：https://cloud.dftianyi.com 2、注册并登录 3、登录后，点击右上角控制台，左侧点击ChatGPT，点击订阅通道（天意云GPT

ChatGPT 指令

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

以GPT-2为基础，采用fill-in-middle（FIM）模式支持代码特有的补齐生成方法，引入Grouped-Query Attention和ROPE位置编码，最终形成了CodeShell高性能且易于扩展上下文窗口的独特架构

开源模型 AI编程

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

· Llama 2-Chat-70B：Llama 2系列模型是一组GPT-like

开源模型

手把手教你认识学会LangChain

OpenAI的GPT-3是作为LLM实现的。

langchain

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

两个关键技术支撑着ChatGPT的潜力： GPT-3和它的先进性：作为GPT-3的后裔，ChatGPT受益于这个人工智能模型在语言理解和生成方面的突破，GPT-3类似人类的文本生成能力为ChatGPT

大模型

<...25 26 27 282930 31 32 33 34 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1