文章列表-AI魔法学院

文章列表

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

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

model_name_or_path, return_dict=True) model = get_peft_model(model, peft_config) GPT

微调大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

他批评依赖 GPT 等大型语言模型 (LLM) 来实现“超人智能”，理由是它们无法有效理解物理世界、推理或计划。

AGI 大语言模型观点

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

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

目前架构所基于的大语言模型是OpenAI的GPT，智能体的核心组件包括”记忆、计划和反思“。

大模型

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

阿里云王坚：中国AI不惧R2迟发！靠「群体智能」破局：算力不是瓶颈，但AI应用层急需炸开OpenAI想象围墙！不看好硅谷抢人乱象

不论是Qwen（通义）还是DeepSeek的基础模型，其实都已经足够好了，甚至在某些方面比GPT-4还强。

阿里云 AI

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

【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

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

<...23 24 25 26 27 28 29 303132 >

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