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大语言模型应用中的文本分块策略

在这种情况下，对分块策略做出正确的选择很重要，原因有两个：首先，它将确定上下文是否真正与我们的提示（prompt）相关。

开源模型

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模型的model_uid ) 我们先试试看，在不利用文档信息的前提下，看看 Llama 2 会给出什么答案： xinference_llm(prompt

开源模型

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

§ § Prompt Templates，在提示词中引入变量以适应用户输入的提示模版。

开源模型

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

从大模型训练师和Prompt专家到AI顾问和用户体验设计师，这些新兴职业将为个人提供新的职业路径和发展机会。

GPTs 智能

EduChat：教育行业垂直领域大模型

4.3 Prompt 设计教师总是利用各种不同技能的工具来加强不同学科的教学。

教育大模型垂直领域

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

completion = openai.Completion.create(model="gpt-3.5-turbo", prompt

提示词文生图 AIGC

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

（2）种子提示(seed prompt) 我们从以下三个种子提示开始：1.

小型语言模型 Zephyr-7B

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

在对比模型上，选用ChatGPT , ChatGLM-6B , ChatGLM2-6B , Vicuna-7b-v1.3 , Qwen-7B- Chat , BELLE-7B-2M 等模型，并利用prompt

大模型 RAG检索增强

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

智能体和大语言模型的使用区别大语言模型：用户输入一个Prompt（提示词），AI根据提示词生成一个结果返回给你，如果你需要AI生成新的内容，你需要再次输入提示词——大语言模型就是这么用的。

大模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

/continue-revolution/sd-webui-animatediff sd-dynamic-prompts实现一个微型模板语言,用于Stable Diffusion WebUI中的随机prompt

Stable Diffusion 文生图

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

第二个方式需要一些prompt工程调优，应该还是基本可行的。

大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

在微调中，每个样本由提示（prompt）和答案组成，两者通过特殊记号连接在一起，用于分隔这两个部分。

大模型

理解 o3 及其技术分析

That reasoning engine, which now could take up to minutes to answer a particular prompt, could still

o3 技术分析

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

大模型优化方式：1）、提示工程（Prompt Engineering）：通过设计合理的提示（Prompt），可以引导模型更好地理解任务需求和上下文信息，从而提高模型的输出质量。

知识库 RAG检索增强

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

ensp; txt2img_url = 'http://127.0.0.1:7861/sdapi/v1/txt2img' data = {'prompt

文生图 SD

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