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2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

GPT-4 的问世是一个重要里程碑，它采用了一种将 RAG 与微调技术结合的新方法，同时继续优化预训练策略。

RAG 检索增强

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

此外，有传言 GPT-4 是 MoE，有道理的，因为与密集模型相比，为 OpenAI 运行和训练要便宜得多。

MoE 专家混合模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

目前GPT提供的context大小在8k左右，最大32K。

LLM

【万字长文-进阶教程】一文带你从入门到精通ChatTTS, 手把手教你固定音色、设置语速、添加停顿词、口头语、笑声！！

对应的函数: def sample_random_speaker(self, ): dim = self.pretrain_models['gpt

chattts tts 文生语音

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

of a house\nAnswer: ", "target": "<nooutput> This type of instruction cannot be fulfilled by a GPT

大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

最近的Claude-2和能够上传文件的GPT-4都能实现这些功能，最重要的是《用好Chatgpt，你终究绕不过去的知识管理》最终写出来的 Prompt 是这样的： What does

prompt

中文开源OCR框架对比及介绍

但是同时优化了模型大小和指标，还优化了如此之多的，基本也接近best paper的水准了（GPT-3表示不服）。

OCR

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

任务和模型处理文本让开发人员在 Elastic 中管理和使用自己的转换器模型，以适应业务特定的上下文通过 API 与第三方转换器模型（如 OpenAI 的 GPT

大模型 AI编程

揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

起因是他们发布的一款名为DeepSeek V2的开源模型，提供了一种史无前例的性价比：推理成本被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。

DeepSeek 大模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

o o • LEMA 则先收集错误的规划样本，随后利用更高级的GPT-4进行修正，这些经过修正的样本用于微调LLM-Agent，显著提高了

Agent 大语言模型

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

AI大模型为智能客服带来的新可能根据类似于GPT这样的AI大模型目前所表现出来的能力，如果应用于智能客服系统，能够显著提升系统的智能水平、提高服务质量和效率，

ai 客服

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

/ 5.Timescale Vector：https://www.timescale.com/ai 6.Timescale Vector Store的LlamaIndex教程：https://gpt-index.readthedocs.io

大模型 PostgreSQL

从零开始：构建你的首个ComfyUI工作流

最新的采样器：euler_ancestral (简称euler a)、dpmpp_2m 系列、dpmpp_3m 系列调度器一般使用normal或karras，具体它们的原理大家有兴趣可以GPT

comfyui 文生图工作流程

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

（例如，给定一段人写的文本，分别查看rnn和gpt-2的ppl分数如何）注意，PPL指标是越低，代表语言模型的建模能力就越好。

开源模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

大型语言模型（例如GPT-3）在zero-shot能力方面表现出色。

Prompt 提示词

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