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无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

只需通过在特定配置中包含大量文本，这种越狱技术就可以迫使 LLM 产生潜在的有害响应，尽管它们经过训练不会这样做。

Anthropic 大语言模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

LLMLingua利用紧凑、经过训练的语言模型（例如GPT2-small、LLaMA-7B）来识别和移除提示中的非必要标记。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

ChatGPT使用了它从训练了数万亿文档中获得的内部知识，结合了它被给予的上下文。

大模型

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

小旭说，它不擅长的部分是源于训练该种风格的曲目还不够多，比如说中国风、民谣类，但这并不是不可逾越的障碍。

音乐音频

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

这里我选择了一个相对小众BenQ的教育硬件产品”BenQ Board“教室触控大屏第二步：训练AI销售助理随后，AOMNI会提示销售经理输入更多的产品信息，如网页和产品文档。

大模型

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

", 'text': None} """ 模型训练最佳实践微调Qwen-7B模型。

通义千问

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

3、模型训练：基于Tacotron模型进行端到端的语音合成训练。

clone-voice 声音克隆

大模型微调数据选择和构造技巧

主动学习有两个基本原则，在监督训练的时候，注意主动发现数据的两个方面，一个是数据多样性，另外一个是数据的不确定性。

大模型微调

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

包括训练语言模型时的数据过滤，在线内容审查，块列表封禁等。

大语言模型 RAG检索增强

Baichuan-13B 保姆级微调范例

前者仅仅是预训练模型，后者在前者基础上增加了SFT,RLHF等偏好对齐过程。

开源模型

第一个StableCascade动漫大模型上架了

大量的爱好者投入到各种插件和大模型开发中，有一定“折腾”能力的选手，能够熟练的应用Stable Diffusion，生成AI图片的效果远远强于闭源工具。

StableCascade 文生图

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

而微调GPT则依赖于模型在训练期间编码的知识，这些知识随着时间的推移可能变得过时或不完整。

知识库 langchain

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

比如，通过与Claude 3练习对话，学习西班牙语。

claude 大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(四)：ChatGPT提示工程 - 转换

翻译 ChatGPT使用了多种语言的资源进行训练，这使得模型具备了翻译的能力。

prompt 提示词

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

在过去，想要实现这一飞跃，至少需要投入数万元请一位培训学习思维的导师，而现今，有了ChatGPT，这一切都变得触手可及。

教育 AI 学习

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