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如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

我们没有进行微调，而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将幻觉率降低一个数量级，但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。

大模型

简单提升RAG的10种方法

数据清理 RAG 将LLM的能力与特定数据联系起来。

RAG 大模型

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

首先，收集并整理用户在健康管理过程中的想法、感受、言语和行为。

用户工作

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：有以下好处：对齐人类意图，能够理解自然语言对话（更有人情味）经过微调（fine-tuned），定制版的GPT-3在不同应用中的提升非常明显。

大模型

AI+大模型在金融行业的应用场景

通过将客户分组成不同的细分群体，银行可以针对每个细分群体的特定需求来定制其营销和沟通策略。

AI大模型金融

提示词框架：Markdown结构法

易于处理：与处理复杂的格式（如Word或PDF）相比，AI处理纯文本格式如Markdown更为简单。

prompt 提示词

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

它具有简单的纯文本语法，并且可以使用通用和自定义库轻松扩展。

RPA框架自动化

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

因此，我决定尝试一下它的性能表现。

开源模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

ChatGPT的基本原理是什么？

大模型

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

3.任务拆解将主任务细分为多个子任务或处理环节。

Agent 写作

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

这两个绰号，恰恰反映了RPA不够稳定的缺点。

RPA 自动化

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

对于推理，在 GPU 资源不富裕的情况，如何最小化的利用内存，提升推理效率，也是可以讨论的内容。

大模型人工智能

如何构建基于大模型的App

实际上，我们应该利用LLM强大的语言理解和处理能力。

构建大模型App

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

接着，我们可以给每个类型定义一些标准的操作，就像给每类东西贴上标签一样，这样一来，就可以事先规定好一些常用的步骤，比如查找、比较、了解等。

提示词 prompt

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变适配器微调（Adapter-tunning） Adapter在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，在微调时将模型主体冻结，仅训练特定于任务的参数

训练微调

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