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自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

示例的类型与特点 · 示例可以是具体的情景描述、历史事件或虚构案例。

prompt 提示词

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

针对该项目，我之前写过一篇较为详细的文章，感兴趣的同学，可前往查看：《在文档内容搜索这件事情上，它能比 ChatGPT 做的更好》。

大模型开源模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

在原始的transformer中，layer normalization是放在残差连接之后的，称为post LN。

大模型微调训练

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

当然，OpenAI本身也有些确定性的ground truth，确保最终的排序结果符合实际（因为两两比较的结果可能产生非常奇怪的与事实不同的东西，这一点也要考虑）。

大模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

模型过拟合的事实并不意味着它的推理能力很差，而仅仅意味着它没有基准所显示的那么好。

过拟合小模型

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

Prompt | 抖音视频脚本

另一个非常重要的事情是，你永远不要说 "嘿，TikTok fam "这样的话，这样的话会让人觉得恶心，人们不会看有这样语句的视频，因为它很普通，太机械化了，而且很烦人。

prompt

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

自定义本体微调模型的token效率要高得多，因为它不需要在每个转换请求提示符中提供完整本体的开销，当需要转换多个文本时，这可以降低生产环境中的转换成本。

知识图谱大模型

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

结果如下所示：在线演示地址和其它注意事项大模型显存估计工具Model Memory Calculator

大模型

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。

开源模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

pyannote/speaker-diarization-3.1 以上代码即使你运行的时候把模型下载到缓存里了，偶尔还是会443，笔者猜测这玩意就算你下载下来了还是还是要联网推理，所以，要部署到生产环境的同学最好还是使用离线加载

faster-whisper 语者识别 ASR

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

GPT 对各种应用的影响教育：GPT 在教育环境中的作用。

GPT-4 工作

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

/genshin_dataset/ying/vo_dialog_SGLQ003_raidenEi_01.wav|ying|ZH|现在在做的事就是「留影」… .

Bert-vits 语音

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

还包括数据更改的频率、在自己的环境中控制模型实现法规、遵从性和可再现性等目的等等。

生成式AI

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

如此循环往复，最终导向专家级prompt。

PromptAgent 大模型

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