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LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

结构化虽然并不是唯一途径了，但有一些明显的好处： · 容易调试和观察系统状态变化 ·

大模型

金融行业的开源AI大模型

该项目还包括了通用能力评测和金融领域评测，使用多种客观评测基准，以确保模型在金融领域的有效性和通用性。

开源大模型

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

近期发布新数学模型K0-math的月之暗面，其创始人杨植麟就判断预训练的空间大概在半代到一代的模型，接下来最重点的方向会在强化学习上。

AI 大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

Switch Transformers 的作者观察到，在相同的预训练困惑度下，稀疏模型在下游任务中的表现不如对应的稠密模型，特别是在重理解任务 (如 SuperGLUE) 上。

MoE大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion男性服装提示词大全

这些服装注重剪裁与细节，反映了中国古代文化中注重礼仪和仪式的价值观。

文生图提示词

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

· 左边Agent，被动式接受用户查询，然后生成响应 · 右边Agent，主动式Agent基于环境观察推断任务，并相应地提出可能的协助请求。

Agent 2.0 大模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

但面壁团队关注的却是 GPT-4 的两个创新点：一是 GPT-4 的输入文本达到了 32k 的长度，而当时国内的大模型能处理的文本长度只有 512，之后“长文本”也成为国内外大模型研究的重点对象；二是

Grok-1 开源模型

提示词框架：Markdown结构法

Markdown的优点包括： 1.

prompt 提示词

Markdown 介绍及使用教程

当你写公众号、在知乎回答问题、在印象笔记里整理知识点甚至是写论文和出版专著时，你是不是都苦于文字的格式没有一个统一的软件来规范？

编程

AutoGPT与LLM Agent解析

模型生成的内容如下：思考：我需要使用计算器来计算 123 乘以 456 的结果动作：调用计算器动作输入：123 * 456 观测结果：然后我们可以处理这段返回，调用计算器程序，拿到 123

大模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

重点公式-1 ：偏好模型公式的目的是在训练过程中最大化模型对给定数据集C中的instruction-response pair的对数似然。

小型语言模型 Zephyr-7B

超级转化！5个让销售数字飙升的顶级 Prompts！

每一篇内容都应巧妙地凸显品牌特色和价值观，内容可以是教育性的、娱乐性的或是提供信息的。

Prompt 提示

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

可定制的代码模板：编码工作中不存在百试百灵的“银弹”，Code Llama 也深知这一点。

开源模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

image.png 小结虽然Kandinsky-3使用了一个超大的text encoder，但是在文本理解方面还是弱于DALL-E 3，我觉得最大的原因还是在于数据，毕竟DALL-E 3的重点其实也放在了数据上面

Kandinsky-3 文生图开源模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Generation Prefix-tunning 前缀学习将prompting扩展到连续空间，无需one-hot查找，而是初始化为一组自由参数，然后进行优化 -> 主要针对NLG任务论文核心点

训练微调

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