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大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

开源数据训练

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。

RAG 大语言模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

Scaling laws：描述了基于模型大小、数据集大小和用于训练的计算量预期的模型性能。

LLM 大模型 GitHub

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。

langchain 大模型

EduChat：教育行业垂直领域大模型

EduChat（https://www.educhat.top/）是一个基于大规模语言模型（LLM）的教育领域聊天机器人系统。

教育大模型垂直领域

领域大模型-训练Trick&落地思考

领域大模型一直是大家关注的内容，恰逢我司也做了“云中问道”领域知识大模型，借此机会聊一聊领域大模型训练Trick以及领域大模型落地想法。

垂直训练大模型

我为什么不看好大模型行业

本文从以下四个方面展开： 1 大模型厂家为什么赚不到钱 2 基于大模型创业的几个误区 3 大模型企业的竞争优势 4 中国大模型行业的结构性问题以下为正文

大模型

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

这甚至导致了不同阵营的出现，比如以数据为中心、以模型为中心、以人为中心的人工智能。

大模型产品经理

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，相比上一代的训练数据增加了 40%，在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中展示出了优越的表现，且支持多个语种

开源模型

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

思考：这个能力是通用大模型不具备的，需要针对不同场景训练独有的小模型。

大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

从大语言模型（Large Language Model, LLM）[2]角度而言，上面的需求是在两阶段训练模式下，面向下游场景进行适配的问题。

知识库

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

首先，大模型技术变革的核心对象是知识，它将降低知识的获取成本，提升知识的应用能力，并辐射到更广泛的专业领域。

大模型金融

Dify：大模型创业开源工具，46,558 行代码，完全开源

其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

Dify 开源工具

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

最近看到一篇有意思的论文，《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced byEmotional Stimuli》，深入探索了一种让AI大模型性能显著提升的新方法

Prompt 大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

引言众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。

大模型微调

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