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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

如何用人工智能提升打工人的文案能力

给人工智能这段话，让ai优化这段文字，往往结果会是不尽人意的，因为ai不是人类，他只能通过精确的指令才能做的很好，所以会用ai的人就会比不会用的人做的更好。

提示词

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

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

ChatGPT「火」烧到游戏行业，有人用其设计关卡、撰写文案、激活NPC，这会给游戏行业带来什么改变？

因大幅提升了认知智能水平，将AI的理解和生成能力拔到新高度，ChatGPT成为了“当红炸子鸡”。

大模型 chatGPT

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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