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语言大模型100K上下文窗口的秘诀

在语言模型中，上下文窗口对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。

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）

""三个反引号: ```三个破折号: ---尖括号: <>XML标签: <tag></tag> 输入Prompt提示，让ChatGPT将用三个反引号分隔的文本总结成一个句子

prompt 提示词

43个商业价值很高的prompt

Help me create a powerful brand story for my brand using the Hero's Journey framework." 15、生成标题提示

prompt

Comfyui一键更换人物背景！饭来了快张口！

; 书写提示词的区域，想要什么背景写进去就好， “ 图像背景处理这部分处理图像背景的区域，给背景加上蒙版，然后内补绘制从而生成新的背景

换背景绘画

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

场景生成 1.

Agent 2.0 大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

例如，如果孩子从出生开始只见到红色的苹果，那么他们可能会认为只有红色的水果才是苹果。

泛化大模型

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

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

一个典型的应用如下所示：上面的场景中使用分类场景，RAG 服务以及大模型调用的基础模块，组合生成一个大模型应用。

Dify 大模型知识库

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

微积分，这个听起来可能既神秘又高深的数学分支，实际上与我们的日常生活息息相关。

极限导数微分积分

十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词

翻译提示：“在动态头脑风暴会议中为[插入所需的输出，例如有关您产品的社交媒体帖子]产生 30 个大胆的新想法。”

prompt 提示词

个人从零预训练1B LLM心路历程

但是有个问题是，data juicer处理数据的过程中产生的中间缓存有点多，大概占了几百GB的空间。

LLM 训练

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

微积分，这个听起来可能既神秘又高深的数学分支，实际上与我们的日常生活息息相关。

数学微积分科学

ChatGPT提示工程 - 总结

具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果策略3：让模型检查是否满足条件策略4：少样本提示原则二：给予模型思考的时间策略1：明确说明完成任务所需的步骤

GPT

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

大模型

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

在这个阶段，首先从提示库中进行采样，并使用 LLM 生成多个响应。

HAI-Chat RLHF

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