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Prompt
一个让GPT重复自问自答的Prompt
例如,你可以使用Markdown的列表、标题和代码块功能来组织和格式化你的回答,使用PlantUML来创建
图
表和
图
形来更直观地展示你的思考过程和解决方案。
prompt
GPU 性能(数据表)快速参考
2022.10 § 5.2 出口管制 2023.10 1 引言:NVIDIA GPU 的命名规则 GPU 型号名称中的第一个字母表示其 GPU 架构,包括:T代表
图
灵
GPU
算力
OpenAI
《OpenAI官方:GPT 最佳实践》大白话编译解读版本
使用意
图
分类来确定用户查询的最相关指令 2.
提示词
官方
翻译
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?
如果没有prompt,模型可能会产生无意义或不相关的输出,或者无法理解用户的意
图
和需求。
大模型
腾讯
腾讯 IMA: AI 智能教学新助手
一、精准信息检索 腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能,其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美
图
片,更在于它深度整合了微信公众号文章生态,能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息
腾讯
IMA
智能教学
RAG
改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG架构下的LLM应用效果
基于 LLM 的检索工作原理简
图
在LLM开发中有一个原则就是尽可能的使用大模型的能力,LLM并不只是最后作答,在关键词增强,答案一致性判定等上面都可以使用,在这里就可以利用大模型来判定生成结果最合适的候选问答
大模型
大模型
开源大模型王座易主!谷歌Gemma杀入场,笔记本可跑,可商用
下
图
1 为 Gemma(7B)与 LLaMA 2(7B)、LLaMA 2(13B)和 Mistral(7B)在问答、推理、数学和科学、编码等任务上的性能比较。
开源模型
Gemma
微软
微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合,三分之二存在数据污染
所有模型的性能见下
图
附录 D。
过拟合
小模型
大模型
PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据
之前除了关系型数据库,我们还用过PostGIS做地
图
导航应用,2018年转载过PostgreSQL的时序数据库Timescaledb的中文手册。
大模型
PostgreSQL
如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下
我们做的第一件事是让 GPT 对用户查询的意
图
进行分类。
大模型
LLM
更强的小型LLM:Zephyr-7B
用户观察到这些模型通常缺乏“意
图
对齐”,意味着它们并不总是以符合人类偏好的方式行事。
Zephyr-7B
大语言模型
RAG
RAG 2.0来了,它能成为生产落地的福音吗?
这一点类似于我们优化推荐系统,并非简单的优化精排模型,而是需要端到端的从召回,粗排,精排,重排环节作为整体来优化,避免形成错配,如
图
出现不对齐现象,不管精排模型如何优化都难以达到好的优化目标。
RAG
大模型
一文带你认识ELMo
分为以下三步: 第一步:得到word embedding,即上
图
的E。
embedding
大模型
聊天大模型的输出速度应该是多少?单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天?来自贾扬清最新的讨论~
而成年人的平均阅读速度在每分钟200-300个单词之间,不过不同的人差别很大,下
图
展示了一些研究结论: 可以看到,根据相关的研究,高中生的阅读速度是每分钟300个单词左右,而成年人在每分钟
大模型
RAG
RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型
使用单词的向量搜索 你可以用单词或句子做同样的事情,而不是
图
片。
大模型
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