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Yi技术报告细节分享

Paper: https://arxiv.org/abs/2403.04652 预训练阶段数据构造 Yi模型在预训练阶段的数据处理流程主要如下图所示，主要是对爬取的网络文本进行数据过滤和去重

Yi模型大模型

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

如上图所示，大名鼎鼎的 BERT 就使用的这种切词法。

大模型训练

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

结构化提示创建（Structured prompt creation）按照特定格式创建结构化提示，如“[full transcription][word][duration token][audio

OuteTTS-0.1-350M 音频

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

该分布如下图所示：在这里我们可以看到，自 5 月份以来，每月 1-2 次的访问量确实有所下降。

大语言模型

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

第一个节点提示词：你是无名氏，你不直接回答问题，而是负责切换节点第二个节点提示词：你是张飞第三个节点提示词：你是刘备第四个节点提示词：你是关羽首先告诉各个角色节点它们的代称，刘备关羽张飞

多任务模式分配传递

万字长文，AI大模型的应用实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

例如，著名图片生成工具Midjourney以对话机器人的形式呈现，用户只要在Discord中和它对话就能获得高质量的图片，因为Midjourney很清楚地知道：用户更关心的是我们能不能根据提示词生成优质的图片

AIGC 工作流

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

Together.ai：通过Together Inference API提供超过100个领先的开源聊天、语言、图像、代码和嵌入模型。

AI开源集合

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

尽管全文包含 29618 字，与 124 张图片，因为 GPT-4 翻译后，我们进行了详细的人工翻译校对，以及把图片放到了更接近文本说明的位置，阅读起来非常顺畅，而且专有名词都有中英文对照

多模态大模型 GPT-4V 文生图

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

以及描述位于名称之前的任何其他提示。

大模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

Prompt Engineering就是通过提供少量示例提供尽可能多的上下文，以使基础模型更好地了解用例。

生成式AI

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

如此大的上下文长度意味着提示（prompt）可以达到一本书的大小。

大模型

如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题

话不多说，先给完整提示词：作为一名社交媒体营销和行为心理学的双重专家，你专门研究了驱动人们点击网络链接和标题的多种因素。

GPT-4

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

策略1 通过设计prompt以及提供示例的方式，让模型知道当遇到需要查询知识的时候，提出问题，并按照格式输出，和toolformer的模式类似。

大模型

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