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Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)
2 ReAct 模式 这是
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Agent 第一文,发表于 2022 年 10 月,现在看起来特别简单,但当时ChatGPT还没有面世,能够提出让
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ChatGPT羊驼家族全沦陷!CMU博士击破
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护栏,人类毁灭计划脱口而出
CMU博士发现的新方法击破了
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的安全护栏,造起导弹来都不眨眼。
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RAG
改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG架构下的
LLM
应用效果
1)基于
LLM
的召回或重排 在逻辑概念上,这种方法使用
LLM
来决定哪些文档/文本块与给定查询相关。
大模型
LLM
【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的
LLM
训练流程
专业知识不足:当我们需要一个专业领域的
LLM
时,预训练模型中的知识就尤为重要。
大模型
训练
LLM
一文汇总大语言模型
LLM
所有prompt提示词框架的论文出处
学习这些知识的原理有助于帮助我们打开
LLM
推理黑盒,感兴趣的朋友不妨花点时间研究下。
prompt
提示词
企业
大语言模型
LLM
和知识图谱KG增强的企业搜索应用
LLM
并不擅长搜索 每个人都大肆宣传的所有这些技术的基础是大型语言模型(
LLM
)。
开源模型
LLM
国内
LLM
陆续启动,你的Prompt库有这些模块吗
不管你写过多少提示词,对于任何一个大语言模型,主要的交互角色只有三种:用户(User)、助手(Assistant)和系统(System)。理解这三个角色真的很重要。同时,要想让生成式AI发挥最大的作用,除了必要的专业知识,你还需要积累下面的这些模块。这里修猫给出一个框架,还请有心读者自行丰富,时间会认证你的积累。
prompt
LLM
LLM
native策略的内部状态是否应该结构化 【2023Q3】
其中Key的部分仍然是大部分由人工事先确定,也可以接受
LLM
自己产生一些Key。
大模型
LLM
Ollama还是vLLM?深度解析四大顶级
LLM
服务框架:性能、特性与技术选型指南
为了解决这一挑战,多种开源
LLM
服务框架应运而生。
LLM
服务框架
LLM
基于
LLM
+向量库的文档对话痛点及解决方案
LLM
:根据文档,2023年的国民生产总值是593034亿元。
开源模型
LLM
StreamingLLM 框架:利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说,探索无限长度文本
“ 为了实现
LLM
的高效流式部署,研究人员提出了 Streaming
LLM
框架,其核心思路是保留最近的标记和重要的注意力点,同时丢弃不必要的中间标记。
大模型
llm框架
LLM
最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于
LLM
应用效果
这个真正难题我在前面的文章中《一些
LLM
的声音总结》中提到过,基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强生成。
RAG
大模型
开源
Giraffe:世界上第一个商业可用的32K长上下文开源
LLM
(基于Llama-2)
项目简介 选择如何对 Transformer 的位置信息进行编码一直是
LLM
架构的关键组成部分之一。
开源模型
大模型
LLM
每周速递!大模型最前沿:多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐
当我们拿到开源大模型的时候,通常会与实际场景结合来对大模型做一波Post-Training,进而改变预训练模型的权重来实现
LLM
对齐。
大模型
研究
大模型
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LLM
公开资料 - 大模型入门教程
本篇大型语言模型(
LLM
)课程分为三个部分:
LLM
基础:涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。
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