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真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

但是，通过实践，我们发现当前的 NLP 任务测试集存在以下问题：有些任务不一定适合对话式系统，也有些任务不一定有好的中文版本；随着这些测试集成为行业标准，可能会出现定向优化和过拟合的情况

大模型训练中文

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

是什么 AI绘画最终要实现的目标——让出的图与我们脑海里想象的画面一致但目前现状是：随机性太强很多时候能不能出来一个好看的画面，只能通过大量的「抽卡」实现，以数量去对冲概率这种情况下，

文生图

对ChatGPT最有效的Prompt！

他输入了实验指导、报告问题和实验数据。

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ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

你看到一篇文章，会去分析作者的立意和结构，这叫做逆向；你拿到一个 apk 文件，去反编译软件包寻找想要的代码片段，这也叫做逆向；甚至对车辆、飞机、火箭的生产过程进行逆向…… 总之，逆向就是在你不掌握原理和过程的情况下

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[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

自邮之翼团队是一支主要由北京邮电大学教师和研究生组成的科研团队。

大模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

但很少有情况像Contextual.ai提出的上下文语言模型（CLMs）那样引人入胜，他们称之为“RAG 2.0”，旨在使标准的检索增强生成（RAG）——如果不是最流行的方式之一——成为过时的实现生成性

RAG 大语言模型

解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词

相反，创建dalle的提示时应用以下程序:(a)用三个形容词替代艺术家的名字，这些形容词捕捉到风格的关键方面:b)包括与之相关的艺术运动或时代以提供上下文;以及(c)提到艺术家使用的主要媒介。

提示词绘画 DALLE

必看！阿里通义千问完整技术报告

它们可以与人类进行自然语言对话，回答问题，提供信息，甚至生成创造性的内容，如故事、诗歌和音乐。

大型语言模型报告

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

明智地选择你的措辞是关键；重要的是你查询的实质内容。

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ChatGPT提示工程5篇合集(三)：ChatGPT提示工程 - 推理

为了提供更好的阅读体验，本文的测试内容放在末尾。

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ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

本篇介绍一下如何对内容进行总结。

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微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

深入探讨GPTs和AI Assistant

但是 GPTs 提供的方式是让所有人都可以得到定制版的ChatGPT，用户可以根据自己的生活，工作，学习等不同的场景，制定适合自己的ChatGPT，并且可以和其他人进行共享。

GPTs AI Assistant

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

如果为给定用户找到朋友的朋友(共同联系)，那么我们应该进行如下操作： 1、在图数据库中标识表示参考用户的节点。

RAG 大语言模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot指的是模型没有见过某个场景（或者某个数据集）的数据，就应用于该场景，和用数据训练模型以及在语言模型上下文中加入示例相对应。

大模型

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