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大模型能力评估体系

C-Eval：C-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件，它包含了来自不同学科和难度级别的多项选择题，专门评估模型在中文语境下的表现。

大模型评估

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

HalluQA的自动化评测幻觉内容的评估是一件比较困难的事，即使是人类专家往往也需要借助外部知识来进行评估。

大模型中文大模型幻觉

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

第一步，我们可以将相关电子文档整理出来（比如将印象笔记导出为一个文件），上传到 AnythingLLM（或kimichat，以下皆可），让大模型帮我们读一遍，分析文档信息。

Ollama AnythingLLM 阅读

AI撬开小县城的万元商机

自习室的收费标准有两种，普通的自习席位为350元一年，高服务标准的自习室收费标准为4000元一年，再加上售卖智能硬件，做得好的月均收入可达2万元。

AI 商机

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

本文仅供参考，语音克隆受音频文件和文本内容以及模型性能所影响。

语音克隆开源模型

【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”！

macOS 在 M1 Max Macbook 上仅使用 CPU 实时运行，无论是加载还是推理都十分迅速：相信随着 LLM 端上推理相关算法和软硬件技术的逐步发展

训练大模型 belle

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

高级 RAG 架构的一些关键组件。

检索增强式生成 RAG

大语言模型应用中的文本分块策略

如果拆分文本的初始尝试未生成所需大小或结构的块，则该方法会使用不同的分隔符或条件递归调用生成的块，直到达到所需的块大小或结构。

开源模型

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

重要的是要明白，假设检验只能比较一个事件的两种解释，但很多时候其实有无数种可能的解释。

贝叶斯定理

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。

大模型

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

3.2CPU 部署如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。

ChatGLM3 语音模型开源模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

自从2021年GPT-2面世以来，我就一直在使用RAG，这显著提高了我在查找个人笔记或工作文件中有价值信息时的生产力。

RAG-Fusion 检索增强

EduChat：教育行业垂直领域大模型

五实验结果 5.1 C-Eval结果表1展示了我们的模型在C-Eval基准上的结果，该基准是一个用于基础模型的综合中文评估套件。

教育大模型垂直领域

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

如果你在Patreon上支持该项目，则可以得到关于本项目代码的邮件技术支持。

算法 python

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

但我们可以做一个思想实验：假设你有两个数据集 X 和 Y，分别对应硬盘上的两个文件，并且拥有一个非常出色的压缩算法 C 来压缩数据。

泛化大模型

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