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使用ChatGPT6小时写出高分论文

请检视我的论文是否逻辑严谨、内容一致，并提出修改建议。

ChatGPT 写作

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

新研究假设这种排序效应是由于逆转诅咒造成的。

大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

或者对自定义重排序器进行微调，获得更好的检索性能整合策略的局限性导致上下文冲突包含答案的文档是从数据库中检索出来的，但没有进入生成答案的上下文中。

RAG 大模型

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

有几块GPU，就把W按行维度切成几份。

开源模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

EM 计算模型生成的 SQL 和标注 SQL 的匹配程度，结果存在低估的可能。

Text2SQL RLHF

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

与参数量高达 467 亿的 GPT-4 等大型模型相比，Mixtral 8x7B 更小的模型体积展现了 Mistral AI 对实用性的重视。

开源模型 Mixtral 8x7B

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

也就是把context转化成context_ids，把target转化成target_ids.

开源模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

4.灵活性和可扩展性：Python 具有很高的灵活性和可扩展性，可以轻松地与其他编程语言和工具进行集成。

爬虫 python

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

正是基于这一背景，PsyEval评估基准应运而生。

大模型心理

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

但在更为隐秘的战场，HBM（高带宽内存）显然是基本被忽视的关键一环。

GPU HBM 大模型

大模型实践总结

文本生成。

大模型训练

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

然而，在我们开始之前，我们需要指定目前不同类型的pdf，更具体地说，是出现最频繁的三种: 1.

大语言模型 python

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

2023 年，尽管市场上出现了“百模大战”，面壁团队也没有忽视数据这一基础层的重要性。

Grok-1 开源模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

深入探讨GPTs和AI Assistant

也是可视化的具体界面。

GPTs AI Assistant

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