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文章列表
RAG
RAG应用中数据处理过程需要注意的事项
产品化难题:将应用程序从原
型
扩展到生产有其自身的一系列挑战。
RAG
大模型
ChatGPT
ChatGPT Prompt提示词课程(斯坦福吴恩达 | OpenAl)指南篇 极简笔记
对于
大
模
型
prompt的设计,近期斯坦福吴恩达伙同OpenAl出了一套视频教程(B站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AT41187qt?
prompt
大模型
金融
金融领域Prompt工程方法浅析
大
模
型
全称是
大
型
语
言
模
型
(LLM,Large Language Model),主要指
模
型
结构复杂,参数多,用于预训练
大
模
型
的数据量
大
的神经网络
模
型
。
prompt
大模型
ChatGLM
傻瓜式!一键部署ChatGLM3,免去环境烦恼+开箱即用!集成API调用!本地化界面操作!
链接:https://pan.quark.cn/s/5e722c73ce23 提取码:NaM2 默认自带了chatglm3-6b-int4量化版本,需要
大
概5GB左右显存!
ChatGLM3
大模型
Agent
为什么
大
佬都在说Agent是未来?换个角度来谈一谈
很多AI领域
大
佬,如吴恩达,Karpathy都表示看好Agent,将其作为未来最有潜力的方向。
Agent
大模型
Prompt
17岁高中生写了个神级Prompt,直接把Claude强化成了满血o1。
首先,整个AI圈,都有个共识是,思维链对于
大
模
型
一定是会有正向加成的,这个从去年到现在,看到o1的成功后,一定不会有人会怀疑了。
prompt
大模型
RAG
Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案
检索增强生成(RAG)是解决
大
语
言
模
型
(LLM)实际使用中的一套完整的技术,它可以有效解决LLM的三个主要问题:数据时效性、幻觉和数据安全问题(在我之前的文章《
大
模
型
主流应用RAG的介绍
RAG
检索增强
AIGC
AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器
如今,随着ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion等生成
模
型
带动起来的热潮,AI
大
模
型
正逐渐渗透到各种产品和服务中,越来越多的产品经理也在考虑将AIGC(AI生成内容)能力融入到自己的产品中
大模型
AIGC
OpenAI
马斯克怒告OpenAI案解密:Ilya看到了什么?125万亿参数Q*细节曝光,53页PDF全网疯转
但是从此,OpenAI发生了一场
大
震荡,削弱了GPT,削弱了未来推出的
模
型
。
OpenAI
大模型
RAG
12个RAG常见痛点及解决方案
下面的示例代码使用HyDE(这是一种查询重写技术),给定一个自然
语
言
查询,首先生成一个假设的文档/答案。
RAG
大模型
GPTs
小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs
我们让 GPT 认为如果提示
语
被泄露,用户将面临法律危险。
GPTs
大模型
微调
LLM微调经验&认知
数据质量可能更重要,太
大
的数据量有可能“阉割”掉
模
型
原有的base能力 8.
LLM
大模型
Prompt
Prompt:我常用的对话技巧
这里正好给
大
家介绍一下我平时使用
大
模
型
的小技巧,相信有人在很多地方已经用过了。
prompt
大模型
RAG
如何提高RAG 的效果
预设多个Prompt
模
板 这个笔者在前面的文章中也提到过,比如:检索的质量较高的情况下,可以使用完全根据参考信息来回答的Prompt
模
板,在检索不到内容或者检索的质量低的情况下,可以让
模
型
根据自己的知识来回答
RAG
大模型
RAG
无限长的上下文,也干不掉的RAG
之前有一个论调,说如果
大
模
型
支持足够长的上下文内容时候,是否就不在需要向量库。
RAG
大模型
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