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国产AI,逃过一劫
进入2023年下半年,许
多
大
模
型
开始从技术走向商业化,各家纷纷抢占数据、算力、场景、应用高地,以争夺大
模
型
市场话语权。
ChatGPT
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Prompt
自动优化Prompt:Automatic Prompt Engineering的3种方法
常规生成
模
式,提供一些任务examples,让LLM在最后生成prompt。
prompt
大模型
ChatGLM
完整ChatGLM3部署教程,支持手机和车载平台部署
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源
模
型
,在保留了前两代
模
型
对话流畅、部署门槛低等众
多
优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础
模
型
:ChatGLM3
ChatGLM3
大模型
ChatGPT
一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家!加州大学提出PromptAgent,帮你高效使用ChatGPT!
所谓专家知识通过大
模
型
如GPT-4生成,而其搜索策略使用的是著名的蒙特卡洛树搜索。
PromptAgent
大模型
RAG
RAG从入门到精通-RAG简介
前言 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一个将大规
模
语言
模
型
(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。
rag
大模型
LLM
最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果
本文主要内容: RAG中涉及的技术环节 什么是分块 分块需要考虑的四种因素 分块的
多
种方法 RAG是一个考验技术的工作 这两周发的文章大
模
型
偏
多
,但如果你有阅读过前面的文章
RAG
大模型
ChatGPT
OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇(大合集)
以下是提高Prompt效果的六大关键策略: 1.编写清晰的提示 如果GPT输出的内容过长,可以要求
模
型
进行简短的回复;如果输出过于简单,可以要求
模
型
使用专业的写作水准输出内容。
ChatGPT
大模型
Github
GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程
人们可以通过提示词工程定义包含足够
多
上下文信息的提示词,让 LLM 产生可能最佳的输出。
开源模型
语义检索系统[全]:基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索
语义索引
模
型
的目标是:给定输入文本,
模
型
可以从海量候选召回库中快速、准确地召回一批语义相关文本。
开源模型
开源
3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目,诞生了!
用户将自己的个人头像上传后,可借助 Stable Diffusion
模
型
进行训练,并生成一款拥有不同风格的个人头像。
开源模型
开源
Giraffe:世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM(基于Llama-2)
首先,我们尝试简单地使用基本 Llama
模
型
零样本。
开源模型
RAG
RAG 领域的新宠:为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT?
与市场上大
多
数向量
模
型
相比,Jina-ColBERT 有个显著的不同点——它采用的是
多
向量搜索技术。
rag
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RAG
RAG超参数调优食用指南
,是控制
模
型
整体行为的变量。
rag
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RAG
RAG 2.0来了,它能成为生产落地的福音吗?
在典
型
的RAG系统中,通常会采用现成的通用嵌入
模
型
来实现数据的嵌入处理,利用向量数据库进行高效的信息检索,并结合大
型
的黑盒语言
模
型
来完成内容的生成。
RAG
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OCR
中文OCR超越GPT-4V,参数量仅2B,面壁小钢炮拿出了第二弹
首先是近来各个大
模
型
厂商都极力主推的
多
模
态
能力。
MiniCPM
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