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【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

相比之下，Llama 2 70B 亿参数的模型在 MMLU和 GSM8K 基准测试上与闭源的 GPT-3.5（OpenAI, 2023）表现类似，但在代码基准测试上存在显著差距。

大模型

从第一性原理看大模型Agent技术

这些还不够，人们又开启了外挂模式，尝试让 GPT 调用函数和使用工具，一系列关于工具使用的实践开始出现，ChatGPT也推出了插件体系。

大模型 agent

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

- GPT-4（一个先进的语言模型）对这些响应进行评分和排序。

小型语言模型 Zephyr-7B

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

虽然离GPT-4 Turbo还有一些距离，但是一个开源模型都这么能打，还要什么飞机。

Qwen1.5 大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG

rag 检索增强

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

四、视觉识别 LobeChat 现在支持 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 模型，这个模型具备视觉识别能力，是一种能够感知视觉信息的多模态模型

AI开源集合

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

§ Yi-VL-Plus：多模态模型，支持文本、视觉多模态输入，中文图表体验超过GPT-4V。

零一万物 YI 李开复

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-4或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。

RAG 大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

实际上，OpenAI早在去年就抛出类似的观点： GPT can learn knowledge in two ways: Via model weights (i.e., fine-tune the

大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

Chatgpt 的限制[9]如下表所示： ModelMaximum text lengthgpt-3.5-turbo4,096(~5 pages)gpt-48,192(~10 pages)gpt-

知识库

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

这使得能够使用 GoT 快速构建新颖的Prompt原型，并尝试不同的LLMs模型，例如 GPT-3.5、GPT-4 或 Llama-2。

大模型

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

Copy.ai使用简洁的用户界面和有用的模板制作内容 Copy.ai 的脱颖而出不仅在于其使用 GPT 语言模型，还在于其简洁的用户界面和广泛的模板（从电子邮件到博客再到社交媒体）。

AI 工具

被高估的Pika，被低估的多模态AI

从 GPT-4V 的“惊艳亮相”，到 AI 视频生成工具 Pika 1.0 的“火爆出圈”，再到谷歌 Gemini 的“全面领先”，多模态 AI 都是其中的关键词。

大模型多模态

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我们也了解到FlowGPT即将推出一些平台更新，包括：一键将提示应用到聊天页面的能力与GPT-4和Claude LLM的集成更新的提示详情

开源模型

2023年人工智能行业总结

九月GPT4V发布，让GPT有了眼睛,可以看图了。

人工智能 AGI 思考总结

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