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你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

, 'NLP的应用场景有文本分类，机器翻译，情感分析，自动摘要等。']

Prompt 大语言模型 RAG

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

相同的问题，如果使用Langchain，我们得到的回答是这样的(图7)：图7:Langchain的回答这个回答看似正确，实则只是从“喂”进去的切片中随机反馈了一些信息

大模型

姚班天才开发《完蛋！我被大模型包围了》游戏爆火，一日用户过万挤爆服务器

爆火出圈的时机，把游戏名也起成“完蛋！”

大模型游戏

Yi技术报告细节分享

模型采用Transformer-Decoder结构，采用llama的代码实现，修改如下： o 注意力机制：Yi-6B和34B版本均采用Grouped-Query Attention

Yi模型大模型

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

ComfyUI较于SD web UI没有普及的先机优势，我们在玩了一段时间web的时候，直接启动Comfy，看到Comfy的界面第一反应就被劝退了，密密麻麻的眼花缭乱，比如加载默认的这个最基础工作的版面

生成式AI

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

o 重排序器（Reorder）：通过图注意力学习和强化学习机制动态调整检索文档的顺序。

RAG 检索大型语言模型

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

环境监控与事件收集：开发基于Activity Watcher的监控软件，捕获用户与计算机系统的交互细节，包括键盘和鼠标操作

Agent 2.0 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

以下是官方演示图：从上面两张图可以看出在使用karras（调度器）和打开Refiner（精炼器）切换时机的值分别设置为0.8/0.88/1.0的情况下，旧版本的色彩会欠饱和或过饱和，而新版本的色彩饱和度就很正常

Stable Diffusion 文生图大模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

· 随机采样（Random Sampling）：按照概率分布随机选择一个单词。

大模型

Langchain的一些问题和替代选择

这种一致性的缺乏可能会阻碍与其他框架和工具的集成，使其在更广泛的机器学习工具生态系统中工作具有挑战性。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

真实转二次元：机车赛博朋克：总结通过以上这些例子，可以看到：图片的结构及相关元素主体都没有改变，变化的只有细节。

StableDiffusion 文生图

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

显然，21世纪的计算机，要比上个世纪50年代的计算机强大得多。

OpenAI 大模型

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

控制权重、引导介入时机、引导终止时机等基础参数在上一篇都已经讲过，所以这篇就不讲了。

Canny SD

职场常用GPT提示词精选、职场常用文案能力大模型提示词精选

现在，我要在心里默念我的问题，然后摇晃签筒，抽取一只签，请你告诉我我抽到了什么签，随机附赠一句签文，并详细解释其涵义。

提示词 prompt

如何看待大型语言模型的Prompt

它是一种通过线性重新组合来自某个先前空间的令牌嵌入，以加权组合的方式学习新的令牌嵌入空间的机制，这种组合赋予了更大的重要性给那些已经“更接近”彼此的令牌（即，具有更高点积的令牌）。

prompt 大语言模型

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