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无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

具体来说，多样本越狱攻击发生的基础条件是在 LLM 的单个提示中加入人类与 AI 助手之间的假对话。

Anthropic 大语言模型

百模大战，谁是大模型的裁判员？

大模型技术与应用思考导图（v20230428）王咏刚 SeedV实验室创始人/CEO 智谱AI研发的ChatGLM、王小川领衔所做的Baichuan前后宣布开源大模型，并免费商用，期待链接更多场景挖掘价值

大模型

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

可靠丰富的专业知识：我们将医学知识图谱作为信息源，利用采样三元组的方法，结合通用大模型的语言能力，构建对话样本。

大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

官方一点地讲：RAG模型的核心思想就是将传统的语言生成模型（如GPT系列）与一个检索系统相结合，在处理一个输入时，RAG首先使用检索系统从一个大规模的文档集合中检索出相关的文本片段，然后将这些检索到的文本作为额外的上下文信息输入到生成模型中

LLM Agents

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

; · AI

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

▲图1.由Stable Diffusion3生成。

OpenELM 大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

全文围绕如下的这个图展开：这幅图很好地总结了大语言模型的训练全景，主要包括四个阶段：预训练阶段：基于原始数据训练一个基础模型，得到的是一个base model，可以部署使用有监督微调阶段

大模型

当ChatGLM3能用搜索引擎时

但是由于网络环境以及各类AI工具的的兴起，各类收费工具也层出不穷，这是作为一个底层用户很难承担起的，所以，只能把目光投向一些开源的项目，然后搭建一些简单的工具来完成相应的功能。

大模型应用大模型 ChatGLM

个人从零预训练1B LLM心路历程

Steel LLM对开源数据集的处理流程如下图所示。

LLM 训练

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

从上图可以看到，参数规模和训练的token数是正相关的，以gpt3为例，它有1750亿参数，其训练的token量达到了2000亿，据说包含了全球所有公开的文本信息，自然它能什么都懂就不奇怪了。

LLM

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过ChatGPT可以训练儿子的过去的说话，文字等语料，AI

声音克隆数字人

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

基于大模型的常见Agent 和 Multi-Agent 系统 3.1 单Agent 系统基于大模型的常见单Agent 系统包括： AutoGPT：AutoGPT是一个AI代理的开源实现

大模型 Agent

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

作为早期投资人，我们经常需要试用和评估新发布的对话式 AI 产品，其中比较常用的方式是通过一些 Prompts，将它们与标志性的 ChatGPT 的输出结果进行直观的横向对比。

大模型训练中文

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

简单来说，感知类场景就是“能听会看”，指的是有明确的规则，不需要理解复杂的逻辑即可完成任务的场景，比如OCR图片识别、语音转写、文本情绪判断等；而认知类场景要求的是“能思考、会创造”，需要在感知场景要素的基础上

大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

图2中的子图(a)给出了一个“指令”的例子。

大语言模型

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