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真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

在这个过程中，我们逐渐记录了一些大语言模型现在还无法处理得很好的问题，以及很多有意思的 Prompts。

大模型训练中文

2023年人工智能行业总结

仅仅两个月后，用户数量便突破了一个亿，创下了史上最快增长纪录。

人工智能 AGI 思考总结

动画制作工具AnimateDiff用法详解

modelVersionId=154097 暂时无法在飞书文档外展示此内容下面是一些对比测试记录： In the bustling streets

AnimateDiff 视频训练

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

部分生成样例请查看examples目录。

大模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

如果我们选择这样看待它，每一个数据项——数字图片、文本、录音、3D模型文件，任何你能想到的可以放入计算机文件的东西——都是一个向量。

Embedding 向量

ChatGPT写论文指令全集

提纲指令：课题：《城市可持续发展的策略分析》要求：请为这个论文课题列出一个详细的目录，包括三级标题。

ChatGPT 写作

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

而且用户的再构建新session的成本并不算太高，用户并不用重新录入所有文字，可以从之前的对话历史中复制需要的部分过来。

大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

· 局限性 · 没有内置的 REST 服务器——尽管仍然可以运行 REST 服务器，但缺乏日志记录和监控功能等。

大模型

ComfyUI，你开启XL钥匙打开了新世界

（记事本打开，也可以把.example删掉再打开） ComfyUI/extra_model_paths.yaml.example 把base_path: 后面改成你webui的根目录就行。

ComfyUI 大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

附录 C 中定义了各种规模模型的关键模型超参数。

transformer 训练

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

还有，大模型在处理一些不那么正式的文字时，比如访谈、会议记录之类的，可能会有点吃力。

Ollama AnythingLLM 阅读

最新最全的开源中文大语言模型列表

MNBVC数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等一切形式的纯文本中文数据。

大模型

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

参数 file_path – 保存提示的目录路径。

大模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

一种我们可以减轻这些限制的方法是RAG, 例如客户常见问题解答、软件文档或产品目录。

RAG 大模型自动回复

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

满足性质一的方法非常容易设计，例如：首先穷举出人类所有的文字或词组 —— 这个集合必定是有限集，例如汉字有10万个，辞海收录的词大概60万个，字母有26个，英语单词数小于100万个 ——— 由于是有限集

开源模型

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