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职场及工作中常用的方法论总结
情景:事情发
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的背景和环境; 任务:承担的任务或职责; 行动:为了实现目的采取的措施; 结果:最终得到的
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果; 学会STAR法则可以帮助我们更好的表达,让别人更好的接受。
工作
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让ChatGPT帮我写SQL
https://github.com/whoiskatrin/sql-translator.git //安装依赖 cd sql-translato rnpm install //
生
成
应用程序
SQL
LLM
最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果
这个真正难题我在前面的文章中《一些LLM的声音总结》中提到过,基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强
生
成
。
RAG
大模型
大模型
国内法律类大模型介绍
; * 基础模型:ChatLAW-13B * 数据:论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组
成
,
法律
大模型
ChatGPT
ChatGPT Prompt提示词课程(斯坦福吴恩达 | OpenAl)指南篇 极简笔记
以及所需要包含的关键内容等 3、要求模型检查是否满足条件 例:”xxxx“,整理上述文字,并一步一步进行重写,如果原文字不包含步骤,则写明“未提供相应步骤” 4、少量提示词 即,在要求模型执行之前,先提供
成
功的任务案例
prompt
大模型
大模型
链接大模型与外部知识,智源开源最强语义向量模型BGE
此外,BGE 保持了同等参数量级模型中的最小向量维度,使用
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本更低。
embedding
语义向量
Prompt
如何看待大型语言模型的Prompt
他们发现,
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成
的嵌入空间不仅能捕捉语义相似性,还具有某种形式的涌现学习能力——它能够执行“词算术”,这是它未经训练就能做到的事情。
prompt
大语言模型
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会“追问”的Agent,大模型知识库另类实践
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生
产环境中,此类知识库应用可能遇到两类问题:知识型和政策型(图1)。
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无论在哪个领域,经济学、
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成
为指引我们前进的明灯。
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变量
大模型
深入探秘:百川7B大模型的训练代码解析,揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘
(二、软件和部署) 本期开始,为大家讲下这些大模型是怎么训练
生
成
的 首先,为了确保本系列的讲解流畅,我将直接深入讲解大型语言模型的代码。
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【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性,因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来完
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训练时未曾见过的视觉“概念”。
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自然语言监督
爬虫
强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider:快速获取公众号文章的利器
打开终端或命令提示符,并执行以下命令安装wechat_articles_spider: pip install wechatarticles 步骤 3: 安装完
成
后
微信爬虫
开源
开源新标杆,千问Qwen2系列模型发布,全面超越LLama3
此外,Qwen2 系列模型在安全性方面也进行了改进,通过测试显示其在
生
成
有害响应的比例上优于或与其他模型相当。
qwen
千问
开源
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为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉?警惕 Goodhart law 陷阱
该法则的基本内容是:「当某个指标
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为目标时,它就不再是一个好的指标。」
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