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心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

您的输出结果应该只是{"想法"：，"安全性"：）"安全性 "应该只是列表中的一项：[安全回应、胡言乱语、人形模仿、语言忽视、不可信的判断、有毒语言、未经授权的说教、非事实性陈述]。

大模型心理

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

每个消息之间以空行分隔（即最后一个字段以\n\n结尾） tips： · 如果一行字段中不包含冒号，则整行文本将被视为字段名

打字机 sse 大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

AutoGPT设计的主要prompt模式如下：： · Thoughts（当前的思考）->Reasoning(推理过程->Plan（后续计划）->Criticism（自我批判审视）

prompt

国产AI，逃过一劫

AI大模型的应用领域涉及自然语言处理、计算机视觉、制造业、文化产业、金融、医疗、教育、零售等，建筑、家电、半导体等领域的AI大模型也相继面世。

ChatGPT 大模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

例如，由于爬虫程序的行为与普通用户的行为有所不同，可能会被网站视为恶意行为并被封禁。

爬虫 python

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

在 LLM 领域内，索引可以被视为一种上下文学习变通方法，它可以将 LLM 转换为信息检索系统，以便从外部资源和网站中提取数据。

大模型训练

大模型能力评估体系

这种情况下，评测的真实意义有时会被忽视，而且开源和闭源评测之间的选择权衡会带来公正性问题。

大模型评估

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

nbsp; break dl_train.size = 300 #每300个step视作一个

开源模型

12个RAG常见痛点及解决方案

Llama Guard生成文本结果，确定特定提示或响应是否被视为安全或不安全。

RAG 大模型

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

ensp; · 因为本质上很多领域就是尚没有被完全标准化的状态：领域专家可以视为一个模糊的技能执行器

大模型

图解 transformer——逐层介绍

为了简化可视化，从这里开始，暂时放弃第一个维度（samples 维度），并使用单个样本的二维表示。

Transformer 大模型图解

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

其通过将 H 视为恒等映射，并将损失函数 ℓ 设为均方误差，以便衡量模型在输入上的外推预测能力，并通过将模型与一个基于状态直接进行外推的“预言机”（oracle）进行对比来评估其中一个公式

Transformer 大模型

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

如果重新审视新的后验胜率，我们会得到以下结果，这个结果很有趣：根据上面的计算，后验胜率等于先验胜率。

贝叶斯定理

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

然而，在我们开始之前，我们需要指定目前不同类型的pdf，更具体地说，是出现最频繁的三种: 1.

大语言模型 python

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

4.2、保险理赔表单处理（Insurance Claim Processing）该方案旨在数字化和验证手填保险表单，具体步骤如下： · 第一阶段（OCR）：利用 GPT-4.1 强大的视觉

OpenAI RAG 架构

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