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LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

CMU | 提出推理时对齐方法论文：https://arxiv.org/pdf/2410.20290 大模型训练主要包括两个部分，分别为Pre-Training 和 Post-Training

大模型研究

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

数据集对齐方法：是从真实世界的人口数据集中获取代理的配置文件信息，比如通过抽取人口调查数据组织成自然语言描述。

大模型 LLM Agent

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

总的来说，看起来效果还不错，下面跟着树先生一起来试试水~ 本文我将分 3 步带着大家一起实操一遍，并与之前 ChatGLM-6B 进行对比。

知识库

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

各种复杂任务都能自主解决，例如：让它使用python来分析给定的数据通过这个案例可以看到，XAgent会分步逐一分析并解答问题

ChatGPT 智能体 Agent

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

而输入数据，有时会作为指令的一部分，但很多时候是独立的一部分，抽象出来会更加清晰。

Prompt 提示工程

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

OpenAI 接口管理 & 分发系统 5.

下载

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

，更新的 chunk 对应的 embedding 删掉，生成新的插入到原有向量数据库中就好，类似的方法 Elasticsearch 早就在搜索场景种应用，当然如果你向量存储的部分直接选用的就是 Elasticsearch

大模型

Kimichat炒股：7个提示词案例

指数基金通常比单一股票的风险要低，因为它们分散投资于一篮子股票。

Kimichat 提示词

Docker介绍及常用命令大全

操作系统分为内核和用户空间，Linux内核启动后，会挂载root文件系统为其提供用户空间支持。

Docker 容器

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。

RAG Embedding

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

官方介绍： Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。

通义千问

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化，它从排名前 k 的 token 中进行抽样，允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。

大模型

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

TDB通过识别对模型行为有显著影响的特定组成部分（如神经元、注意力机制头部、自编码器的潜在表示等），并自动提供这些组成部分被激活的原因解释，以及它们之间的联系，来帮助我们发现和理解复杂的模型内部工作机制

大模型调试工具

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

在图生图中，我们对原始图像进行加噪，通过重绘强度这个参数控制加噪的步数，并把加噪的结果作为图像生成的初始潜在表示，然后使用你提供的 prompt 来引导输出图像的风格。

Stable-Diffusion 文生图

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

sd模型下载常用模型下载网址： https://www.liblib.art https://civitai.com/ https://huggingface.co/ 模型分为

Stable Diffusion 文生图

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