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Github2.1万星！开发者的“瑞士军刀” 开源！

集成工具箱：DevToys 提供了一系列集成工具，包括编码助手、格式转换器、文本处理工具等，这些工具在软件开发的不同阶段都非常有用。

DevToys 工具集开源

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

然而，由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵，因此数据集需要进一步清洗和改进，例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4

大模型

大模型微调方法总结

--->成立了大模型学习技术讨论群，学术、前沿资讯、技术讨论，移至文末加入我们方法 LoRA 的实现思想很简单，如下图所示，就是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用 A 和 B 矩阵来替代

开源模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它可以在标准数据库引擎（SQL）无法或效率低下地搜索多媒体文档（如图像）的情况下进行搜索。

开源模型

Prompt小技巧（18）：万能Prompt

不多废话了，这个Prompt是：我想让你成为我的Prompt创作者。

prompt 大模型

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

核心功能分为以下几点: 均分完整数据集到所有进程（总的GPU卡数）每个epoch训练时整体数据分片shuffle一次，在每个进程同一时间只加载单个分段大小数据集

大模型

ChatGPT实用指南|ChatGPT十步搞定论文【全流程+提示词】

只需提供您的论文主题以及所需的详细信息，然后让ChatGPT完成其余的工作。

ChatGPT 写作提示词

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

在索引构建过程中，LlamaIndex 不会生成 Embedding，而是在查询时生成，这种设计避免了在索引构建期间为所有文本块生成 Embeddings，这可能会导致大量数据的开销。

大语言模型

提高写作能力的90个prompt大全

您需要避免歧义并提供清晰的信息，以确保 ChatGPT 准确理解并表达您的意图。

prompt 写作

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

数智化的核心，是以海量大数据为基础，结合人工智能相关技术，打通数据孤岛，结合场景化构建生态去解决问题。

大模型

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

只需提供一段音频和一个视频，PersonaTalk便能精准同步人物的口型，不仅让声音和嘴型无缝贴合，还能保留视频中人物的表情和个性化说话风格，仿佛原生发声一般自然流畅。

PersonaTalk 视频

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

工作流前与 AI 协作方式：工作流前，我们大多数人通过 prompt （提示词）与各种大模型交互，比如GPT，MJ，可灵，将我们想要的内容（文本，图片，视频）创作出来，明显提高我们创作效率。

工作流教学

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

推理 bash evaluate.sh 执行完成后，会生成评测文件，评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。

知识库

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

负责读取和格式化数据，以便将其分成适合存储在数据库中的片段。

prompt

深入探讨GPTs和AI Assistant

尽管目前还不支持图片，但OpenAI将在不久的将来添加这一功能。

GPTs AI Assistant

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