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全球生成式 AI 应用全景图

在生成式AI 产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累和酝酿，其演进历程具体可分为四个阶段： 1.专家系统： 2.机器学习与神经网络： 3.深度学习： 4.大模型：

大模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

与参数量高达 467 亿的 GPT-4 等大型模型相比，Mixtral 8x7B 更小的模型体积展现了 Mistral AI 对实用性的重视。

开源模型 Mixtral 8x7B

金融行业的开源AI大模型

MetaTrader，量化交易插件 · 介绍：Auto-GPT-MetaTrader-Plugin

开源大模型

中国AI大模型，应该如何商业化

比如OpenAI的语言模型GPT-3，成本接近500万美元，也就是人民币4000万左右。

大模型 AI

对ChatGPT最有效的Prompt！

当时他想让GPT从头开始帮他写一份实验报告，我向他保证，ChatGPT会做得很好。

ChatGPT prompt

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

接下来我们可以讨论 GPT 了。

开源模型

预训练对话大模型深度解读

3、模型家族介绍 3.1 DialoGPT 由微软研发的，基于GPT架构，包含三个参数量版本：117M、345M、762M。

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

无论是人类评估还是自动指标都显示，GPT-4V在这项任务上的表现优于其他模型。

设计转代码大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

「4、评估与迭代」：定期使用指标和基准进行评估。

大模型微调

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

结构化提示词是借鉴了编程语言方式，以一定的语法结构或形式来表达指令或请求，以提供清晰、明确的信息指导GPT执行特定任务，减少歧义和误解。

prompt 大模型

大模型微调方法总结

对于 table-to-text 任务，本文使用自回归语言模型 GPT-2，输入为 source（ x ）和 target（ y ）的拼接，模型自回归地生成：对于摘要任务

开源模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲乔姆斯基的转换生成语法说强调具有先天的普通语法 GPT-4为AI Agent带来转机 “通用性”与“先天知识”的结合似乎在今年 3 月 OpenAI 发布 GPT-4 后迎来转机，大规模语言模型

AI Agents 大模型

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

nbsp; 长序列测评（南玻王）工具使用能力测评全方位碾压同类70亿参数模型，在即将开源的、用于评估工具使用能力的自建评测基准上，居然K·O了GPT

通义千问

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

和gpt之间的关系 RLHF技术与GPT系列模型之间有密切的关系，因为RLHF被用于训练这些模型之一的ChatGPT，同时也被用于GPT-4的开发。

大模型训练

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

Quivr - 你的第二个大脑，由AIGC赋能 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 localGPT——一款100%本地布署且支持LangChain的应用 privatGPT——私有化GPT

大模型

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