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LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

1、场景介绍先介绍一下本文讨论的问题场景，以传统的对话机器人为例。

大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

In-Context Learning 了解了prompt的由来和历史，我们接下来自然要问的问题是，如何让模型更有效的理解指令，并能够高质量的执行。

prompt 大模型

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

中文基础模型以 LLaMA 为底座，利用中文和中英平行增量预训练。

大模型中文

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。

检索增强生成 Langchain

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

GPT-1首先利用大量未标注文本进行预训练，然后针对特定任务进行有监督的微调。

GPT

分享一个结构化AI提示词模版

你是否遇到过这些情况: 问AI问题时不知从何说起 AI总是答非所问,跑偏严重回答质量忽高忽低内容太过笼统,缺乏针对性问题的根源在于:我们没有用对方法与AI对话！

提示词模板

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

质量控制和一致性：确保AI大模型提供的回答始终保持高质量并与品牌声音一致是一大挑战。

ai 客服

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

通过在数据判重、数据过滤规则、数据质量模型上设计了一套体系化的数据治理流水线，CodeShell构建了高质量的预训练数据。

开源模型 AI编程

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

描述网络数据互联网上公开的网络数据，挑选出去重后的高质量中文数据

大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

Long-Context的本质是将所有文本内容全部灌入到大模型中，用户问一个问题，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

; 缺少足够上下文及反馈，导致 AI Agent 无法解决问题、验证问题是否解决此时就需要与输入更相关、更多的数据，将 Pipeline

AI Agent Ops 运维工具

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

准确性问题：简洁的提示可能让ChatGPT大量的从训练数据中按概率提取文字，导致输出不精确，不稳定。

ChatGPT 写作

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

问出这个问题的朋友，首先，你还是对人类的懒惰一无所知。

chatgpt 提示词

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

从和大家的交流中可以知道，有些人很懂，一说就会，但是不少人不太擅长这个方面，所以尽量写得通俗易懂一点。

视频 StyleGAN

一款构建AI数字人项目开源了！自动实现音视频同步！

Star量：2.5K+ 在线体验：https://colab.research.google.com/github/vinthony/video-retalking/blob/main/quick_demo.ipynb

AI数字人音视频同步

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