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Prompt屠龙术-少样本示例

虽然大语言模型表现出卓越的零样本学习能力，但是零样本学习能力的天花板受限于模型已有知识量。

Prompt 少样本示例

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

对于常用的模块，也可以进行反复调用。

Prompt 提示词 Markdown

当ChatGLM3能用搜索引擎时

随着AIGC的发展，传统的网络搜索模式也在接受这前所未有的挑战，首当其冲的就是各大搜索引擎，比如bing在自家浏览器中搭载了chatgpt，能够根据搜索的内容进行整合，并生成逻辑清晰，而且相对准确的信息

大模型应用大模型 ChatGLM

一文带你认识ELMo

训练了从左到右或从右到左的语言模型。

embedding

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

在多轮对话和其他流媒体应用中，因为预计会有持续较长时间的互动，因此行业内正在研究一种方法，使大型LLM模型能够处理更长的上下文信息。

大模型 llm框架

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

谷歌的大模型Gemini 1.5 首先玩了一个百万token的，中国的月之暗面一个月后推出Kimi智能助手，支持200万字超长无损上下文，在中国的大模型应用中异军突起。

大模型上下文

如何微调Meta Llama-3 8B

Meta 推出了 Meta Llama 3 系列 LLM，包括 8 和 70B 大小的预训练和指令调整的生成文本模型。

Meta Llama 3 大模型

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

•简单来说，在别家做视频模型的时候还是基于“小”模型的思路（基于上一帧预测下一帧，并且用文字或者笔刷遮罩做约束）的时候，OpenAI则是用做“大”模型的思路做视频生成——准备足够大量的视频，

sora openai 视频生成

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

1、序幕随着人们对大型语言模型 (LLM) 的兴趣激增，许多开发人员和组织正忙于利用其能力构建应用程序。

训练

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

后来居上的 Claude，也在该特性上持续发力，将原有大模型的 Token 上限硬生生拉到了 100K（约 7.5 万个单词）。

大模型开源模型

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

该项目提供了一个简化的RAG工作流，适用于各种规模的企业，通过结合使用大型语言模型（LLM）来提供基于严谨引用的真实问答能力。

RAGFlow RAG 开源

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

在写这篇文章时，我希望从ChatGPT那里得到关于文章结构和写作模型的建议，并让它按照给定的结构模型尝试写作。

ChatGPT 大模型

简单提升RAG的10种方法

提示工程常见的一个提示词是：根据给定的上下文信息回答问题在实际项目中，提示词是非常脆弱和敏感的，当前的大模型对提示具有非常高的依赖性，这种依赖性与模型的能力成反比，也就是模型的能力越弱

RAG 大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

数据格式和来源的多样性：将来自不同SaaS工具(如网站、pdf和音频文件)的数据转换为可用格式是很棘手的。

RAG 大模型

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

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