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面向知识图谱的大模型应用

作为模块化 LLM 工具的知识图谱 Kim 等人在2023年推出的 LLM Compiler 系统由三个关键组成部分组成: 1.

知识图谱大模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

语言模型LM在过去的二十年中被广泛研究，用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。

大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

为了增加模型的知识并减少虚假信息生成或“幻觉”，他们对最可靠的来源进行了上采样。

大模型

垂直领域大模型的思考

如果一个问题是“分类”问题，则采用“output-first”的生成方式，即首先生成输出（具体哪个类别），然后再根据指令和输出，生成输入。

垂直领域大模型

盘点来自工业界的GPU共享方案

值得注意的是，cGPU目前不能中止已经发送到GPU上的请求，因此如追求算力隔离，需要延长时间片的长度，会造成一定的算力浪费。

大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

这个项目最初是用来进行歌声转换的，github项目地址： https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/tree/4.1-Stable 关注AI

so-vits-svc 音色转换教程

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

CO-STAR 框架，由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立，是一个实用的提示构建工具。

GPT-4 提示词

一个让GPT重复自问自答的Prompt

已充分考虑各种要素，没有什么要补充"是指： - 每次回答，可以从用户需求、JTBD、市场趋势、竞争对手分析、技术可行性、成本效益分析等产品设计方面进行考虑 - 每次回答，请考虑回答的深度和广度。

prompt

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

如果有其他工具可以更可靠或更有效地完成某个任务，就应该使用这些工具，以获得最佳效果。

ChatGPT 大模型

prompt中的分隔符号的正确使用方法

它们帮助AI模型解析和理解我们的查询，确保我们得到的响应是精确和相关的。

prompt 分隔符

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

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

HackerRank： HackerRank 是一个全球领先的技术招聘平台，提供数百种编程挑战和比赛，包括算法、数据结构、数学、 SQL、AI 等多个技术领域。

大模型微调

大规模训练系列之技术挑战

更系统来说，随着数据和模型的不断增大，会触碰到两方面的问题，大数据和大模型所产生的显存墙问题(模型是否能跑起来)以及计算墙(能否在合理时间内完成训练)问题，使得普通的分布式训练不再适用于此类任务。

开源模型

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

我需要部署一个本地开源模型，完成任务！

Qwen1.5 开源模型

13个神级Chatgpt指令，助你小说丝滑过审

据不完全统计，目前能用AI写出高质量小说的人不多。

ChatGPT 写作

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