文章列表-AI魔法学院

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和大模型相关的一些术语（持续更新中）

基于人工反馈的强化学习（RLHF）：（Reinforcement Learning from Human Feedback）构建人类反馈数据集，训练一个激励模型，模仿人类偏好对结果打分，这是GPT-3后时代大语言模型越来越像人类对话核心技术

大模型人工智能

AutoGPT与LLM Agent解析

尤其在代码生成场景中这个动作非常重要，否则无法实现长代码的生成和执行。

大模型

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

从前“靠天吃饭”的农业已然发生深刻的改变，随便说几个场见的场景，我们就能从中感受到翻天覆地的变化：过去提到农业，我们脑海里会出现传统的农具和大汗淋漓的农民形象，再往前一步可能是批量化的农业作业，拖拉机在农田里播种

大模型用户

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

结论 1 ►Temperature影响模型的生成内容，进而影响模型的“推理能力” 2 ►GPT4在某些场景下，受temperature的影响较GPT3.5

大语言模型 chatGPT

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

我们更新后的 Prompt 是： ChatGPT 3.5 输出的结果是：步骤1翻译结果：花费大量时间思考不同可能的未来场景及其概率可能会令人着迷，但我建议采取完全不同的方法

Prompt 大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

因此，在某些场合下，它确实不合适。

SQLite 微信数据库

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

方案嘛，你就用公司背景、目标人群、地段租金、成本等等方面分析去写，最少2000字啊” 如果老板不跟你说这些话，你能明白项目背景吗？

提示词 prompt

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

本年度科技圈这场里程碑级大战，还在持续白热化！

OpenAI 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

当然算法为了效率，可以采用二分法并行判定，模型也不用很大，笔者用BERT-base-Chinese在中文场景中就取得了不错的效果。

开源模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

无论是对图像中的物体识别、场景理解，还是对文本指令的解析、语义理解，模型都能高效完成，并将两者有机结合起来，提供全面而准确的处理结果。

OmniVision -968M 多模态模型

吴恩达Prompt教程之总结图解

类似于开发过程中的参数校验 4）给出一定的示例让GPT按照用户的需求进行输出 2）给模型充足的时间或者详细的执行步骤，以保证输出质量对于复杂任务，明确完成任务的详细步骤；对于正误判定的场景

prompt 教程吴恩达

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

比如说，如果你想要生成一张狗的图片，那么你应该将「Dog」这个词放在靠前的位置，而不是放在靠后的位置。

SD prompt 文生图提示词

领域大模型-训练Trick&落地思考

其实很简单，如果你只有5k数据，建议你在Chat模型上进行微调；如果你有10w数据，建议你在Base模型上进行微调。

垂直训练大模型

ChatGPT Prompt提示词学习手册（提示词万能公式），建议收藏！

ChatGPT是市场上可用的几种聊天机器人之一。

ChatGPT Prompt

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

AI搜索（网页体验）的结果也是对应上述两种形式：除此之外，AI搜索（网页体验）也有多模态的搜索结果呈现——点开右侧的“相关图片”和“相关视频”即可：而当在搜索框内输入“@”，你还可以直接调用豆包电脑版内置的各种

豆包浏览器

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