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微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

(Instruction Prompt tuning) 语境提示微调是指结合LLM的ICL能力和prompt-tuning结合到指令提示微调中，将检索到的上下文演示示例和可微调的prompt嵌入式表征进行拼接

训练微调

如何构建基于大模型的App

获取前N个相关结果并将它们添加到请求提示中，指定LLM应仅使用提示中的信息，然后提交提示词。

构建大模型App

大模型压缩首篇综述来啦~

以GPT-175B模型为例，它拥有1750亿参数，至少需要320GB（以1024的倍数计算）的半精度（FP16）格式存储空间。

大模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

嵌入是将某些数据对象表示为向量，构造为将数据对象的某些属性编码为其矢量表示的几何属性。

Embedding 向量

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

整个架构基于一个单一原则：有能力检索与请求或提示上下文语义相关、有意义的数据。

RAG 大语言模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

关键词：GPT-in-the-loop，LLM-in-the-loop，多智能体系统（MAS），自适应，Generative pre-trained transformer（GPT）。

大模型

掌握Prompt的6心法

这就是在提示系统去自我介绍。

prompt 写作

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

示例GPTs现已提供给ChatGPT Plus和Enterprise用户试用，包括Canva和Zapier AI Actions。

GPTs 知识库

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

让我们先来对 “Agent” 这个词做一个词源追溯。

AI Agents 大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

为提高LLM的计划能力,将动态检索的示范D_x_t注入提示以进行语境学习。

大语言模型推荐

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

在开始之前，我们先捋一捋制作思路：从一张真实产品图开始——分割背景和产品——替换背景——调整尺寸和文字拍摄真实产品图别看一些MJ教程中用提示词出产品图，绕不开的问题是随机性太大。

文生图 SD 电商

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

- 仔细挑选规则提示中的词语或短语，试图操控Freysa相信技术上允许转移资金。

Freysa 智能体

必看！阿里通义千问完整技术报告

在零样本设置中，提示由一条指示和一个问题组成，没有上下文中的任何先前示例。

大型语言模型报告

深度好文，Agent盛行前传

（可以理解为有一个进度条，能够看到不同子目标的进度和总目标的进度）假设：人工智能将在agent追求最大化奖赏时出现我最近有经常看到“智能涌现”这个词，而通读论文后，能够知道了底层原因是什么，

Agent 大模型

LangChain Agent 原理解析

提示词模板要实现 Agent，我们需要先定义一套基于 ReAct 的提示词模板，示例中的 Agent 就是基于 ReAct 原理来实现的，为了方便理解，我们将官方的英文提示词模板换成中文和去掉一些没必要的内容

大模型

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