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GGUF格式详解

高效的序列化和反序列化：GGUF可能使用高效的序列化和反序列化方法，这意味着模型数据可以快速转换为可用的格式。

GGUF 大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

prompt微调方式训练下游任务；与prefix-tuning相比，主要是实验的模型架构不同，并设计了多重对比实验，探索了不同初始化方式，不同prompt对语言模型微调的影响，最终整体的结论：随着模型规模变大

训练微调

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

66]•ThinkGPT[67]: 使用代理技术增强您的LLM并将其推向极限 [68]•Camel-AutoGPT[69]: 用于LLM和AutoGPT等自动代理的角色扮演方法

工作

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳", "summary": "这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果

ChatGLM2-6B

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

Awesome-Text2SQL项目数据集得分榜单 04 实验方法 Text2SQL 研究主要有基于模版和匹配的方法、基于 Seq2Seq 框架的方法和基于模型预训练的方法，随着

Text2SQL RLHF

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

内容摘要 PDF 文件通常包含着大量的信息，但并非所有的信息都和你密切相关。

GPT-4 工作

一文带你认识ELMo

在此之前的Word Embedding本质上是个静态的方式，所谓静态指的是训练好之后每个单词的表达就固定住了，以后使用的时候，不论新句子上下文单词是什么，这个单词的Word Embedding不会跟着上下文场景的变化而改变

embedding

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

所以未来研究可以从这些方面着手,进一步完善和优化PDFTriage方法本身。

大语言模型 PDF 文档

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

在 WordPress 中创建新的内容接着，打开 WordPress 后台，创建一篇新文章，然后在内容中输入一些内容，我这里偷懒，选择了粘贴刚刚找到的机器之心的文章内容。

Dify Moonshot API 工作流

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

LLaMa 像是 Chinchilla 的复制品，有着相当标准的训练组合，大部分为 Common Crawl。

Transformer

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

但随着开发人员开始在他们的AI应用程序中使用它们，使用这些数据库构建的显著缺点变得清晰起来: · 操作复杂性

大模型 PostgreSQL

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

循环模型通常沿着输入和输出序列的符号位置进行计算。

Transformer 大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

针对不同类型的PDF，我们提取的理论依据环境安装编写提取纯文本的函数编写提取图像中文本的函数编写提取表格的文本内容的函数最后的整合处理写在前面随着大型语言模型

大语言模型 python

80多个罕见的论文prompt，让你起飞！

我的工作围绕着[特定主题，例如，"教育学中的虚拟现实"]。

prompt 提示词论文

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