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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

大模型微调数据选择和构造技巧

其实在大模型之前，就有很多人研究过这样的问题。

大模型微调

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

行业内的大厂们坐不住了，阿里巴巴的通义千问项目开放了 1000 万字的长文本处理能力；360 公司的智脑开始内测 500 万字的长文本处理功能，并计划将其整合至 360AI 浏览器中。

大模型上下文

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

但是仅在输入层加入prompt连续向量，且不固定，同时使用LSTM建模prompt向量之间的关联性【P-tuning与Prefix-tuning】： Prefix-tuning仅针对NLG任务生效

训练微调

提高工作效率的 10 个高级Prompt

“分析 [插入你的工作领域] 中表现最好的人。

工作大模型 GPT prompt 提示词

QWen1.5: 卓越模型之路

对 Qwen Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等，对比对象也增加了热门的

Qwen1.5 开源模型

Gpt写小说，常用的中文指令集「实操篇」

**`温度`：** - **说明：** 控制生成文本的创造性，较高的温度值会使生成文本更加随机。

GPT 写作

图解 transformer——逐层介绍

Transformer 通过添加两个层来完成两种不同的信息编码。

Transformer 大模型图解

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

原文：https://www.elastic.co/blog/vector-search-elasticsearch-rationale 向量搜索通过 Apache Lucene 集成到 Elasticsearch

向量数据库

GGUF格式详解

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。

GGUF 大模型

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...

data-transform 这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下，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

大模型

【ComfyUI】爽玩必备！6大插件汇总推荐

但是comfyUI就不一样，可能你安装了插件之后也看不到它在哪，只有通过节点连接之后才能感受到它的功能存在，所以我觉得有必要给大家演示一下用法。

大模型

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

覆盖多种表达方式：用户输入的搜索词可能存在多种表达方式（如方言、行业术语或个人习惯用语），但这些词实际指向同一个概念。

ElasticSearch 智能搜索

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

当嵌入一个句子时，生成的向量集中在句子的特定含义上。

RAG 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

id=1771640093192764694&wfr=spider&for=pc 用户：2023年我国上半年的国内生产总值是多少？

开源模型

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