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ChatGPT
数学能力超ChatGPT,70B开源大模型火了:用AI微调AI,微软全华班出品
用AI生成的指令增强大模型能力 OpenAI的大模型(InstructGPT、
GPT
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等)能够取得巨大成功、去执行各种复杂和多样化的任务,一部分原因是使用了真实人类用户生成的开放域指令数据进行了微调
开源模型
SDXL
说真的,SDXL究竟藏着多少秘密,也许没人知道
为什么SDXL存在着隐藏属性 在解释这个问题之前,我们先拿
GPT
举例子。
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ChatGPT提示词万能模板:BRTR原则,让ChatGPT完美理解你的需求
温馨提示:
GPT
-3.5和
GPT
-4.0在理解和创作能力上有所不同,如果有更高的要求,推荐使用
GPT
-4.0。
ChatGPT
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GPTs
“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs
,如何创建
GPT
呢?
GPTs
知识库
开源
最新最全的开源中文大语言模型列表
GPT
Academic: 地址:https://github.com/binary-husky/gpt_academic 简介:为
GPT
/GLM提供图形交互界面
大模型
Agent
AI Agent / 智能体观察笔记(下)
把任务结果存储在 Pinecone 中;
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大模型
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复旦开源中文医疗大模型,基于百川微调,模型和数据集都公开
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大模型
微调
大语言模型微调:定制自己的微调数据集
由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵,因此数据集需要进一步清洗和改进,例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4 [
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]
大模型
【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
这篇文章中,我们证明了利用一个简单的预训练任务(即预测哪个文本描述对应当前图像)在一个从互联网上搜集的
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亿个(图像,文本)对的数据集上可以取得SOTA的图像表征。
OpenAI
自然语言监督
LLM
一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)
)向量数据库3)finetune(微调)
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)模型部署与推理 5)prompt6)编排与集成7)预训练第三部分 场景案例常用参考 第二部分 应用挑战 2.基本流程与相关技术
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)Prompt
prompt
大模型
生成式AI与大语言模型的区别
LLMs的例子包括:
GPT
-3(生成式预训练转换器3):由OpenAI开发,这是最著名的LLMs之一,能够产生连贯、上下文恰当的文本。
生成式AI
大语言模型
区别
AI出题,做不完,根本做不完
角色扮演 这是
GPT
刚刚出现时,我学到的一种提示词编写方法,大家可能也都接触过了。
大模型
提示词
试题
大模型
大模型高效微调:🤗 PEFT 使用案例
Prompt Tuning IA3
GPT
大模型
RAG
RAG 2.0来了,它能成为生产落地的福音吗?
下图展示了CLMs在多个强大的固定RAG系统上显著提高了性能,这些RAG系统是使用
GPT
-
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或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。
RAG
大模型
Prompt
营销Prompt:三分钟生成百篇营销文案,领先99%的同行!
我以推文为例,如果你有其它的需求,告诉
GPT
就可以。
写作
营销
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