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一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

另外，这里给大家分享2个阅读arxiv PDF 论文的新技巧： arxiv PDF 论文原地址：https://arxiv.org/abs/2109.01652 1）将域名中的 x 更换成 5，

prompt 提示词

FaceFusion参数详解

load a single or multiple frame processors (choices: bounding-box, landmark-5,

FaceFusion 文生图

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

然后抛出这个Prompt：教育心理学有哪些类型，请推荐5篇引用率较高的英文文献并介绍。

chatgpt 提示词

用ChatGPT快速完成论文全流程

应选择3到5个紧密相关的关键词，它们应准确反映出论文的主题和焦点。

ChatGPT 写作

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

地址：http://www.xpdfreader.com/ 5. mupdf 一个轻量级的 PDF、XPS 和电子书阅读器。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD腾讯云3步部署，全程五分钟，附价格费用清单

5.

下载开源模型

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

5.

开源模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

然后对相关文档进行排序，并选择前5名作为LLM返回结果。

检索增强生成 Langchain

简单提升RAG的10种方法

5.

RAG 大模型

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

5.

Fay 开源项目数字人

领域大模型-训练Trick&落地思考

目前还没有一个准确的答案，BloombergGPT（从头预训练）预训练金融和通用数据比例基本上为1:1，ChatHome（继续预训练）发现领域：通用数据比例为1:5时最优。

垂直训练大模型

WeChatpy：Python中优秀的微信开发库，与微信官方接口交互的工具

; 1 from wechatpy import WeChatClient 2 from wechatpy.replies import TextReply 3 4 # 创建一个微信客户端 5

WeChatpy 开发库

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

这是在HumanEval-X中，CodeGeeX在 5 种语言下对各问题的解答率，我们按Python下的解答率做了排序：我们观察了每道题目的具体解答情况，发现题目在不同语言上的解答率有着较大区别

大模型

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

/ Tim Bailey的SLAM模拟 http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/tbailey/software/slam_simulations.htm 5.

算法 python

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

研究表明，最有价值的睡眠都发生在入睡后第5小时。

中文评测大模型

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