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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

同时，由于不同模型对不同类型问题解决效果并不相同，所以在真正使用阶段，采用HuggingGPT作为调度器的方式，在每次用户请求的时候去选择调用更加适配的模型。

垂直领域大模型开源模型汇总

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

], ) 重写后的查询为今天的邮箱和日程表上包含会议、电话、zoom等关键字的内容，通过查询列表路由到不同的搜索后端（电子邮件和日历），异步分发，也可以提高性能

RAG 大语言模型

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

train_dataset, eval_dataset=val_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() 可视化

通义千问

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

总的来说，他们建议的方法是基于一系列步骤的。

开源模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

下面2个步骤是不管你部署CPU还是GPU版本都需要做的。

提示词 prompt chatgpt

【中华民族史上最强智库】完整提示词

AI模型：GPT4（正常模式或联网搜索模式）注意：在与本系统进行互动中，可以进行以下操作（在互动过程中系统可能也会对此有提示） /next：每完成一步工作，只有用户输入 ‘/next’ ,系统才能开始下一步工作

提示词大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

没关系，下面会一步步分解并举例说明。

prompt 提示词

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain 提供了用于处理不同类型的索引和检索器的工具和功能，例如矢量数据库和文本拆分器。

langchain 大模型

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

就是说我们自己写的提示词要做好很难一步到位，系统提供的提示词都是他们工程师不断的去优化迭代出来的结果。

ChatGPT prompt

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

Fine-tuning（微调）：Fine-tuning是在预训练的基础上，使用特定任务的标注数据对模型进行进一步训练。

大模型

开源的大模型数据集

下面是最近看到的开源数据集，后面也会持续积累，不断提升数据集的量和质，促进大模型效果步步提升。

开源模型数据集

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：如果我现在做一个sota的中文GPT大模型，会分2步走：1.

大模型

43个商业价值很高的prompt

解释这个主张如何使我的产品或服务与众不同，并吸引我的目标受众。"

prompt

十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词

翻译提示：[插入问题]“为我提供上述问题的逐步解决方案。

prompt 提示词

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

【注意在正式搭建知识库问答系统之前，请确保你的Windows系统已经升级到了专业版本，同时拥有一张独立的显卡！！】

知识库MaxKB 开源

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