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关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

大模型确实在变笨！

大模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

ChatGPT的核心是由OpenAI开发的先进语言模型，它利用人工智能的力量来创造和优化内容。

大模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

语言模型LM在过去的二十年中被广泛研究，用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。

大模型

实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

现在的大模型对话都是按照大模型生成tokend的速度来输出聊天内容，产生了打字机的效果，即用户输入一条消息后，模型逐步返回一个完整的对话文本，这个形式是通过SSE协议来实现的，本文就详细讲解sse协议的原理及post调用的方式。

大模型

GLM4 开源了！！！还有多模态

GLM-4-9B 不仅仅是一个模型，它是智谱 AI 对深度学习和自然语言处理能力的一次全新探索。

智普 ChatGLM 多模态

国内LLM陆续启动，你的Prompt库有这些模块吗

不管你写过多少提示词，对于任何一个大语言模型，主要的交互角色只有三种：用户（User）、助手（Assistant）和系统（System）。

prompt

ChatGLM3-6B 功能原理解析

上次我们介绍了 ChatGLM3-6B 的部署，虽然我们的大语言模型（LLM）部署起来了，新功能也试用了，但问题很多的小明就要问了，这其中的实现原理是什么呢？

ChatGLM3 大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

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

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对能够与大型语言模型（LLMs）无缝配合的 PDF 提取工具的需求日益增长（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。

PymuPDF4llm PDF

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

常规生成模式，提供一些任务examples，让LLM在最后生成prompt。

prompt 大模型

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3

ChatGLM3 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

要把大模型用得6，必须得研究一下prompt使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的prompt却无法获得理想的输出结果。

PromptAgent 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，你会发现我其实不是为了说大模型而说大模型（有点绕），我更多的是在写怎么解决企业应用中真正的难题。

RAG 大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

以下是提高Prompt效果的六大关键策略： 1.编写清晰的提示如果GPT输出的内容过长，可以要求模型进行简短的回复；如果输出过于简单，可以要求模型使用专业的写作水准输出内容。

ChatGPT 大模型

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