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快消品企业怎么才能用上大语言模型？

正如我们上文所分析的，大语言模型的场景覆盖各行各业的诸多环节，这也让其应用和落地无法一概而论，整体体现为高度的非标准化，“边摸索、边创新、边落地”成为了当下的解决思路。

大模型

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

但是，我们难免会漏掉一些场景，或是出现很多专业角度看比较业余的内容，未来，我们会不断根据搜集到的反馈去补充完善，并且及时予以公布。

中文训练大模型

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

其他的一般，这个广泛应用于三维空间的场景，简单的来说就是人物，建筑，风景等都可以万能的。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

弱智发言成指令微调神器这项研究起初为解决中文大模型训练中的诸多问题： § 中文数据集很多是从英文翻译过来的，没有很好地契合中文的语言习惯和文化背景 § 不少数据集是用

弱智吧训练数据集

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

/data/self_cognition.json 文件复制到 /root/project/llama3-ft/data中 cp <替换本Git项目目录>/data/self_cognition.json

Llama3 对话问答模型

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

公告指出，相较之下，DOS 4.0 版本背后有着一段复杂而迷人的历史，微软与 IBM 合作开发了部分代码，但也创建了一个名为“多任务 DOS”（MT-DOS）的 DOS 分支，但并未广泛发布。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

EduChat：教育行业垂直领域大模型

第一个挑战：llm和教育专家之间仍然存在差距，因为llm是在通用语料库上进行预训练的，缺乏足够的教育知识，不能很好地与真实场景(例如，论文评估)对齐。

教育大模型垂直领域

为什么说AI现在还不行！

现在大模型等确实提供了更好的计算形式，但关键是它的不智能（过不了图灵测试2.0）导致不能替换过去系统加程序员的组合。

大模型

掌握Prompt的6心法

以下是一个常见的结构化Prompt模板示例: · # Role 指定角色 ## Goals 描述Prompt目标，让GPT 聚焦起来 ## Background: 你希望GPT了解的背景信息

prompt 写作

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

https://chat.openai.com/g/g-9qWC0oyBd-super-describe 4）The Ultimate File Converter（终极文件转换器）轻松转换图像

GPTs Agent

Baichuan-13B 保姆级微调范例

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调Baichuan

开源模型

保姆级教程：Coze 打工你躺平

换一种方法：先创建第一个 bot，然后不断精进，直到做出下面的这个：步骤如下 o Step0：先跑起来，有第一个 bot o&ensp

Coze 教程

大模型+人形机器人，是不是下一个风口？

前两年马斯克提出要做机器人时引来不少说他“不务正业”的嘲讽，然而今年年初，理想汽车确定的愿景是成为最优秀的AI和机器人公司，而非全球最大的电动车企业。

大模型

ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

有没有感觉这个场景很像我们现在的情况：我们只能拿到（期望） ChatGPT 输出的结果，而无从分析其生成过程。

chatgpt 提示词 prompt

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

如果需要针对你自己的领域定制，需要将 fewshot 里的内容更换为更合适的内容，比如你的 Action 里可能会有"Send message to someone"，这里的 Action "Send

LLM Agent 图解

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