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大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

为什么运动员的教练不去比赛呢？

弱智吧训练数据集

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

这假设您已经运行了 README 中关于入门的步骤。

大模型

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

微调LLM虽然非常强大，但其运作就像一个黑匣子，使其响应背后的推理更加不透明。

训练

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

(Tall) 提示词：为[特定产品或服务，如 "运动鞋"]设计有影响力的广告海报，强调其[独特卖点或特点，如 "轻便耐用的设计"]。

文生图

人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

在选择后，还需要按照洗衣机的使用说明正确使用，并保持其干净和维护，以确保其长时间稳定运行。

chatgpt 提示词 prompt

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

4.2 技术实现运用RRF根据多组搜索结果的位置重新排序文档。

RAG-Fusion 检索增强

大模型推理能力增强方法总结

它不仅仅生成自然语言答案，而是要求创建一个可执行程序，可以在Python等程序解释器上运行，从而产生实际的结果。

推理能力大模型

图解 Transformer——功能概览

即在一个时间步运行 Transformer，从输出序列中取出最后一个词，将其附加到解码器的输入中，并将其送入解码器进行下一次迭代。

Transformer 大模型图解

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

GSM8k 和 GSM1k 问题的运行 prompt 相同，都是从 GSM8k 训练集中随机抽取 5 个样本，这也是该领域的标准配置（完整的 prompt 信息见附录 B）。

过拟合小模型

EduChat：教育行业垂直领域大模型

通过运用心理学和教育理论，我们增强了开放问答、作文测评、启发式教学、情感支持等教育功能。

教育大模型垂直领域

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

-我们是否了解正在改变世界的AI的运行机制？

Kimi 大语言模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

让我们深入研究这些指标，了解它们的重要性以及它们是如何运作的。

RAG 检索增强

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

ensp; 可能修复在某些情况下额外网络的重载按钮不出现的问题 · 修复当运行

Stable Diffusion 文生图大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

因为词是离散分布的，而计算模型的输出 —— 除非只使用非常简单的运算并且约束参数的权重 —— 很难恰好落在定义好的量化值中。

开源模型

80多个罕见的论文prompt，让你起飞！

当我在[特定机构或机构，例如“联合国教科文组织指导方针”]的框架内运作时，我应该强调哪些道德要求，特别是在考虑对[更广泛的背景，例如“全球粮食安全”]的影响时？

prompt 提示词论文

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