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大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

为了解决这个问题，所以希望引入一种使用人类反馈微调语言模型的方法，以更好地对齐用户意图。

大模型训练

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

设计思维是一种创新和解决问题的思考方式，它强调从用户的角度出发，通过迭代的过程寻求解决方案。

用户工作

火山写作：一款助力写作能力提升的AI助手

这个功能能够针对你选中的文本进行内容上的扩展，使其更加丰富和完整。

火山写作工具文章

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

尽管 softmax 函数对 logit 的绝对值一无所知，因为它只依赖于它们的相对值。

大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

解决此问题有多种解决方法，第一个是总结对话中的历史记录。

OpenAI Prompt 提示词

什么是prompt（人话版）

在你第一次打开某chat对话的时候，你一时也想不出该如何详细的描述你的需求，你和他的对话可能是这样的：那么在这里，“帮我给一篇健康美食文章想个标题”就是你的prompt 是不是非常好理解？

prompt

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

众所周知，今天我们看到的生成式对话人工智能，包括GPT，Bard以及一众追随者，他们都是用大量文字“喂养”出来的庞然大物。

文生图

语音识别的新拐点：OLMoASR 带来的机会

04 它的对标物要理解 OLMoASR 的意义，我们要先看看它面对的“对手”： OpenAI Whisper：开源但数据未完全开放。

OLMoASR 语音识别

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

它描绘了一个“全景地图”来让读者理解现在最火的AI系统“面临什么样的限制”，“已经实施了什么样的解决方案”，“还有什么待解决的问题”。

上下文工程 AI

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

第一部分：SFT 监督微调简介 SFT（Self-training Fine-tuning）是一项引人注目的微调方法，特别适用于解决低资源语言或领域的挑战。

大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

我们希望这种初步探索将激发未来对下一代多模态任务制定、新方法来利用和增强 LMMs 以解决实际问题，以及更好地理解多模态基础模型的研究。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

然而，仅仅使用扩散模型可能不足以解决虚拟试穿的问题。

文生图

通往 AGI 之路：走进大语言模型

ChatGPT 的核心是基于 GPT 的自然语言处理模型，这里我们只需要了解，GPT 的结构主要有多个解码器构成，通过对输入文本进行解码就可以进行生成个性化的输出。

AGI ChatGPT 大语言模型

AutoGPT与LLM Agent解析

Performance Evaluation 这里给出了模型整体思考流程的指导原则，分为了几个具体维度，包括对自己的能力与行为的匹配进行 review，大局观与自我反思，结合长期记忆对决策动作进行优化

大模型

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

Cheat layer通过定制训练的GPT-4机器学习模型解决不可能的业务自动化问题，作为每个使用者的AI软件工程师。

开源模型

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