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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

无标注通用语料有标注指令数据词表大小[1]

大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

限制 1: 可扩展性 OpenAI Assistants 内置检索对文件大小和数量都有限制。

RAG 检索向量库

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

向量是两个听起来不同但实际上相同的东西： 1.

Embedding 向量

你还在为钱发愁？2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南！（国际版）

2023年十大赚钱ChatGPT Prompts高级指南 1.

prompt

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

此外，Megatron-LM 还使用 Apex 1 的 AdamW 融合实现，它比 PyTorch 实现更快。

开源模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

个人认为是需要的，从几个方面来讨论： 1、个人觉得真正垂直领域大模型的做法，应该从Pre-Train做起。

垂直领域大模型开源模型汇总

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

电商图片素材需求很大，包括场景图、主图、详情页等制作，人工实拍+设计，工作量在1周-1个月不等。

大模型文生图

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

Source 注：Source 该过程涉及使用三个要素： 1.嵌入模型 2.检索器，通常是一个向量数据库 3.生成器，即LLM 首先，要使检索过程奏效，需要将数据转换为“嵌入形式”，即将文本表示为数值向量的形式

RAG 大语言模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

OpenAI提到6条大的原则，分别是： 1.

提示词 prompt

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

在与许多工业界及学术界同仁交谈之后，我试着总结出十个正在蓬勃生长的主要研究方向： 1.

大语言模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

大语言模型的检索增强生成：一项调查》（Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey）对所有 RAG 研究进行了分类，分为三大类：1)

RAG 检索增强

一文带你认识ELMo

1.介绍 Deep contextualized word representations获得了NAACL 2018的outstanding paper award，其方法有很大的启发意义。

embedding

提高工作效率的 10 个高级Prompt

推特上一位高手，总结了提高工作效率的 10 个高级 ChatGPT 提示： 1.

工作大模型 GPT prompt 提示词

使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词

1、精简文章内容输入“删除不必要的内容”，即可删除文章中的多余内容，使文章更加紧凑。

写作大模型 ChatGPT

使用ChatGPT润色出高品质文章

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