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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

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines) 库，我们看到 LangSmith 也针对 Ragas 做了一些集成方面的优化

大模型 LangChain RAG

哈工大科大讯飞联合推出中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型

支持transformers, llama.cpp, text-generation-webui, LangChain, vLLM等LLaMA生态

训练

7 个最近尝试过程中充满惊喜的Midjourney提示词

六 Prompt: vivid elliptic strange light night::50 moon person::-49提示：生动椭圆奇光夜::50 月人::-49 七

midjourney 画图提示词

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

(17) 中的注意力单独应用于每个块，产生线性复杂度 O (kc^2 ) = O (nc)。

Meta 长文本大模型

常用的开源协议说明--一句话说明开源协议本质

EPL (Eclipse Public License 1.0 ) 商业软件可以使用，也可以修改EPL协议的代码，但要承担代码产生的侵权责任。

开源

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

推理模式是真正的自回归，预测出下一个单词之后，当作下一步输入再预测下下个单词，原理如下图所示：首先用actor model在推理模式下根据prompt生成一个answer（prompt对应强化学习里边的

训练

WSL2安装（详细过程）

运行直接集成到Windows桌面的 GNU/Linux 图形应用程序将GPU加速用于机器学习、数据科学场景等安装WSL2步骤 1.为Linux启用子系统检查windows功能是否开启了适用于

虚拟化 docker

RPA机器人实现网页自动翻页功能

RPA旨在通过模拟和整合人类用户在数字系统中的交互，实现对现有应用程序的自动化操作，从而提高工作效率、减少错误、降低成本，并释放员工精力，让其更多地从事创造性和战略性工作。

RPA 自动

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

0.006672845687717199, -0.023301372304558754, 0.0015068714274093509 能力到底怎么样 Byzer-LLM 其实有一套实现功能，不依赖于底层大模型原生的实现

Byzer-LLM GLM-4

Agent具体实现

ensp; · 该问题可以被拆分成多个子模块

Agent 大模型

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

微软表示，“如果你想亲自运行 MS-DOS 4.0 软件并进行探索，我们已经成功地在原始 IBM PC XT、较新的 Pentium 电脑以及开源 PCem 和 86box 模拟器上直接运行了该软件。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

⻓度与标记多样性的比较在表4和表6中，我们可以看到NEFT模型⽣成的输出比其对应的模型更⻓。

NEFTune 大语言模型

如何提升 GPTs 的翻译效果？

这些本该说出的话，如今却随着时光流逝，变成了永远的遗憾。

GPT 翻译

windows安装向量数据库milvus

wsl.exe --update 最后重启电脑，就具备了安装docker的环境 1.3docker安装点击下载的Docker Desktop Installer.exe，一步步安装，就能成功

向量库 docker

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