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没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

在 transformer 中，最后的输出是一个概率分布，表示每一个词匹配这一“模糊”向量的概率。

开源模型

技术布道 | Prompt评估与优化，让魔法打败魔法，通过大模型获得更优质的Prompt进而获得更优质的内容

在千帆大模型平台Prompt工程中点击Prompt评估页面，我们可以选择示例的例子进行操作，点击试一试旁边的“加法计算”，选择应用和模型后可以点击“开始评估”。

prompt 大模型

玩一玩ChatGLM3，1660s即可流畅运行！

运行Demo 上面的代码只能回答两个预设的问题，然后整个程序就结束了。

大模型 ChatGLM

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

知识库

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

，因此一个好用的GUI工具将有助于加速上述数据处理的过程。

大模型

AI扫盲指南！什么是大模型？什么是GPT？什么prompt？什么是大模型参数？LLaMA2-70b中70b是什么？

GPT通过在大规模的无标注文本上进行自监督学习，即让模型自己从数据中学习规律，而不需要人工提供标签或反馈。

大模型

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

思考：这是一个典型的平台+工具的场景，我们要有生态意识，即我们构建平台以及一些必要的工具，然后大力吸引其他厂商提供更多的组件工具，形成生态。

大模型

面向知识图谱的大模型应用

然后，将过程分解为并行检索组、并发执行聚合函数和高效连接。

知识图谱大模型

15种ChatGPT高频用法

编程和技术支持可以解决具体的编程问题，理解某个编程概念，使用某个软件或技术时遇到困难也可以寻求ChatGPT帮助 3.

大模型效率

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

这些独立的技术组件通过提示或编排框架被整合在一起，形成了一个看似完整的系统。

RAG 大模型

大模型实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型训练

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

不仅按照训练过程的阶段划分了四大部分，每个部分更是精细到了秒级的程度。

豆包浏览器

使用思维链写Prompt

例如，面对复杂问题时，使用思维链写的Prompt，能让大型语言模型（如GPT-3或GPT-4）不仅提供答案，还能展示出达到这个答案的思维过程。

思维链 prompt

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

工作流管理：订单流转、审批流程等 3.

Python状态机设计模式

大模型：泛化即智能，压缩即一切

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

大模型泛化

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