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大语言模型微调：定制自己的微调数据集

以下是构建高质量微调数据集的一些考虑因素：数据来源：选择合适的数据来源非常关键，可以通过从相关领域中抓取或收集适当领域的数据来收集数据。

大模型

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

第一个节点提示词：你是无名氏，你不直接回答问题，而是负责切换节点第二个节点提示词：你是张飞第三个节点提示词：你是刘备第四个节点提示词：你是关羽首先告诉各个角色节点它们的代称，刘备关羽张飞

多任务模式分配传递

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

换言之，在考虑下一轮融资前，区别于头部大厂，“六小龙”的新主线任务其实是如何更好地花钱，让投资人和市场看见其业务的成长性，从商业角度回答“公司值不值它的估值”。

AI 大模型

AI的百亿套壳：做船不做柱子

这种“研产用一体”的模式带来了一个优势：他们能够敏锐地感知产品的优缺点，一旦有了新的功能想法，便能迅速迭代上线。

AI 创业

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

HuggingGPT融合了HuggingFace中成百上千的模型和GPT，可以解决24种任务，包括文本分类、对象检测、语义分割、图像生成、问答、文本语音转换和文本视频转换。

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

HuggingGPT融合了HuggingFace中成百上千的模型和GPT，可以解决24种任务，包括文本分类、对象检测、语义分割、图像生成、问答、文本语音转换和文本视频转换。

AI Agent 大模型人工智能

谈Agent构建平台的设计

当然生态中并非所有困难和关键的问题都要平台来解决，一个最典型的问题就是如何触达需求和了解需求，而这并非平台擅长的，也并不需要大规模的团队才能做。

Agent 构建

Stable Diffusion

免配置、免翻墙，Stable Diffusion平替来了！

LeonardoAI是一个稳定的在线平台，不仅免费，还是一款可视化编辑工具，操作界面对用户非常友好，在实际图像质量方面也处于目前AI工具的前沿。

LeonardoAI 文生图

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

，好像没办法读入私人模型，也可能是因为我的电脑没有N卡的问题，而能否使用私人模型，对于流水线式的生产图片很关键在你点击生成之后，电脑会通过你设置的采样器进行采样，采样生成出来的图片会再次经过vae的处理

文生图

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

三、LLM的关键技术 1 五项关键技术 LLM已经演变成目前的状态，成为通用和有能力的学习器，这得益于多项重要技术。

大模型

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

这里，距离被定义为将一个序列转换成另一个序列所需要的最少编辑操作次数。

开源模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

RAG 技术的出现，就是为了攻克这个难题：它可以从海量文档中精准地筛选出与用户问题最相关的内容（比如：在 1000 页手册里，可能只有三段话是关键信息），然后把这部分精炼的信息和用户的问题一起交给大模型

OpenAI RAG 架构

大规模训练系列之技术挑战

换句话说，即使是在理论情况下（算力利用率 100%），使用单卡完整训练 GPT-3 也需要 V100 训练 355 年[4]。

开源模型

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

换句话说，一个理念或技术存在得越久，它未来继续存在的预期寿命就越长。

prompt 提示词

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

虽然这使得创建像 ChatGPT 这样强大的 AI 系统成为可能，但以这种方式压缩世界知识两个关键限制：第一，LLM 的知识是静态的，即在新信息可用时不会更新。

RAG 大模型自动回复

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