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你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

数据处理与转换：当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时，如数据清洗、文本翻译或图像转换。

大模型提示词

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

据论文描述，这种越狱技术看起来十分简单，但却能出人意料地在具有更长上下文窗口的 LLM 中发生。

Anthropic 大语言模型

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

它可以用于以下情况： · 在决策情景中，理解选择背后的理由至关重要 · &

提示词

中国大模型「顶流群聊」笔记

因此，在这波大模型浪潮中跑出来的公司首先要有算力，几个人、几十张卡的「禀赋」，还是去选择调用中心化的大模型可能更务实。

大语言模型

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

这幅图描述了一个三步骤的方法来进一步训练和优化AI模型，以下是对每个步骤的详细解释： 1. dSFT (distilled supervised fine-tuning) 步骤: ① 生成多轮AI对话: 开始于从一个数据集中随机选择一个提示

小型语言模型 Zephyr-7B

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

它包括自然语义大模型、视觉大模型、视频大模型，和通用大模型不同，它的训练数据中包含了大量成熟营销方法论、营销数据。

大模型文生图

AI+大模型在金融行业的应用场景

图表2：智能金融细分行业应用场景（1）AI在银行业中的典型应用场景信用风险评估：机器学习算法可以利用历史数据进行训练，来预测个人客户的信用价值并评估该客户与借贷相关的风险。

AI大模型金融

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

在该分类器的帮助下，成功从包含了大量真实用户问询和不同的模型回复的若干数据集中（如 Chatbot Arena Conversations 数据集）通过降采样的方式筛选出了类别更加均衡的 3436 个成对样本和

Auto-J 大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

在资源效率、安全性、一致性和易于管理性至关重要的场景中，这是一个有价值的选择。

大模型

大模型微调方法总结

--->成立了大模型学习技术讨论群，学术、前沿资讯、技术讨论，移至文末加入我们方法 LoRA 的实现思想很简单，如下图所示，就是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用 A 和 B 矩阵来替代

开源模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

它提供了一种新的方式来使用ChatGPT，可以让用户根据自己的需求定制化，并与其他用户共享。

GPTs AI Assistant

如何使用ChatGPT写出优质文章

确定主题和目的细化主题：选择一个具体且明确的主题，例如，“气候变化对欧洲农业的影响”而不仅仅是“气候变化”。

ChatGPT 写作

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（下）

从消费者旅程来看，AIGC可在全链路的内容和策略等进行赋能与支撑，包括不限于如内容创意参考，线索智能评估和优化策略，针对性的客户营销策略和触达，营销策略结果复盘和优化，营销数据分析等。

大模型

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

源与目标的差异：当我们在存在源与目标差异的数据上训练模型时，模型产生的文本可能与原始源内容产生偏差

大模型

医疗+人工智能的创新应用

有研究统计，医疗数据中有超过 90%的数据来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。

大模型

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