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职场及工作中常用的方法论总结

　　数据是进行数据分析最基础的要素，而数据仓库用于存储不同来源的数据。

工作

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

数据；3）用户使用 ChatGPT 分享的数据 ShareGPT。

训练大模型 belle

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

任何在节假日晚餐时分与亲戚争论过的人都可能注意到了，通常情况下你给出的相反数据越多，他们似乎就越相信自己的先验信念。

贝叶斯定理

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

笔者认为非常重要的一点是文档内容解析。

大模型

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

此外，该研究在 CQIA 的不同子集上训练了不同尺度的模型，并进行了深入的评估和分析。

弱智吧训练数据集

智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介

它能够根据用户输入的实体和关系数据自动生成知识图谱，并提供图谱可视化及基于图谱的智能对话机器人。

知识图谱

大模型LLM基础｜分词

分词是NLP中的关键预处理步骤之一，用于将文本分解为词或子词的组合，使机器更好地理解和分析文本。

开源模型

Yi技术报告细节分享

；质量评分器是经过维基百科数据训练的分类模型，当文本内容更偏向于维基这样高质量页面时，认为文本质量较高；安全评分器是识别并删除包含有毒内容的网络文档，如暴力、色情等；文档连贯性评分器识别文本的整体连贯性

Yi模型大模型

金融行业的AIGC应用

在面向企业的应用中，其在风险评估和信用分析方面能够深度解析财务报告和信用记录，助力精确评估信用风险。

金融大模型

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

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

本文详细探讨了大型上下文窗口的技术可能性，尤其分析了将上下文长度增加到100K背后的六大优化技巧。

大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

· 无需额外基础设施：整个系统只需通过 API 调用即可构建，无需向量数据库等额外基础设施维护。

OpenAI RAG 架构

【AI绘画】入门英文名词解析

有些特指插件或者网站，有些是二次元人物，游戏风格等，经常还会缩写简写等，初入坑者听到或者看到了这些名词往往一头雾水，即使想通过某度或者某歌搜索也很难得到正确的结果，在此罗列了一些名词和满含个人观点的解析，

文生图 AI绘画

使用ChatGPT6小时写出高分论文

你只需简单地提供几个关键词或研究领域，ChatGPT就会给出多个潜在选题，你可以根据自己的兴趣和研究方向选择其中一个！

ChatGPT 写作

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

但是，现实问题涉及了许多超越LLM外的能力，比如为用户提供实时数据分析和可视化结果、为软件开发提供一条龙服务等。

GPT-4

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