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Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)
2 ReAct 模式 这是
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Agent 第一文,发表于 2022 年 10 月,现在看起来特别简单,但当时ChatGPT还没有面世,能够提出让
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什么是极限、导数、
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分与积分(通俗易懂)
每当你轻轻
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整方向盘,车辆的行驶路径就会发生
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小的变化。
数学
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RAG
改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG架构下的
LLM
应用效果
1)基于
LLM
的召回或重排 在逻辑概念上,这种方法使用
LLM
来决定哪些文档/文本块与给定查询相关。
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一文汇总大语言模型
LLM
所有prompt提示词框架的论文出处
学习这些知识的原理有助于帮助我们打开
LLM
推理黑盒,感兴趣的朋友不妨花点时间研究下。
prompt
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和知识图谱KG增强的企业搜索应用
微
软有了 ChatGPT,他们把它放到了 Bing 中,这真是太神奇了。
开源模型
SQL
微
信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!
SQLite 是一个被大家低估的数据库,但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上,SQLite 是一个非常可靠的数据库,它可以处理 TB 级的数据,但它没有网络层。接下来,本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。
SQLite
微信
数据库
微
软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合,三分之二存在数据污染
提高大型语言模型的推理能力是当前研究的最重要方向之一,而在这类任务中,近期发布的很多小模型看起来表现不错,比如
微
软 Phi-3、Mistral 8x22B 等等。
过拟合
小模型
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国内
LLM
陆续启动,你的Prompt库有这些模块吗
不管你写过多少提示词,对于任何一个大语言模型,主要的交互角色只有三种:用户(User)、助手(Assistant)和系统(System)。理解这三个角色真的很重要。同时,要想让生成式AI发挥最大的作用,除了必要的专业知识,你还需要积累下面的这些模块。这里修猫给出一个框架,还请有心读者自行丰富,时间会认证你的积累。
prompt
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LLM
native策略的内部状态是否应该结构化 【2023Q3】
结构化虽然并不是唯一途径了,但有一些明显的好处: · 容易
调
试和观察系统状态变化 ·
大模型
基于Ollama本地部署Llama3指南!
众所周知,扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练(pretrained)和指令
微
调
(instruction-tuned)两个版本,还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布,这个400B
LLama3
ollama
Prompt
大语言模型定制化应用的三种方式:Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别
在实现大语言模型的定制化应用中,的确有几种常用的方式:Prompt Engineering(提示工程)、Fine-tuning(
微
调
)和Pre-training(预训练)。
大模型
LLM
基于
LLM
+向量库的文档对话痛点及解决方案
LLM
:根据文档,2023年的国民生产总值是593034亿元。
开源模型
LLM
Ollama还是vLLM?深度解析四大顶级
LLM
服务框架:性能、特性与技术选型指南
通过其独特的 Modelfile 系统,用户可以自定义模型的提示词(Prompt)和参数设置,并通过 API
调
用动态切换模型。
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服务框架
微
信向量检索分析一体化数仓探索:OLAP For Embedding
是容易失忆的大脑,向量数据库就是海马体: 一方面,
LLM
能浏览专用数据与知识,解决 Hallucination 的问题使回答更精准;另一方面,
LLM
能回忆自己过往的经验与历史,更了解用户的需求,通过反思实现更好的个性化
OLAP
For
Embedding
一体化数仓
大模型
【全文翻译】
微
软166页论文解读 GPT-4V:多模态大模型的黎明
初步研究
调
查要么
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调
视觉编码器以与预训练的 LLMs [118, 6, 67, 52, 39, 12, 45, 150, 75, 32, 139] 对齐,要么使用视觉-语言模型(vision-language
多模态大模型
GPT-4V
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