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Openai 异步客户端接入国产大模型 Kimi
这意味着海量基于
GPT
的开源项目和商业项目都有极大可能在 Moonshot 上跑起来。
Kimi
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关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考
众所周知,大模型可以写好的文案、故事、散文和程序,而随着AutoGPT,
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-Engineer and BabyAGI等项目的火爆,以LLM(large language
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微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering
它的核心思路是,利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式,最终在验证集上,
GPT
-4的准确率(pass@5)从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用
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范式迁移
Prompt
小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧: Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back
他号称在多项任务上超过了
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Prompt
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Agent
LangChain Agent 原理解析
在官方示例中,LLM 用的是 OpenAI,也就是
gpt
-3.5这个模型,但如果想达到更好的效果的话,推荐使用 OpenAI 的
gpt
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开源
令人惊艳的开源图标生成AI模型:ChartLlama (南洋理&腾讯)
ChartLlama的团队构思出了一种巧妙的多元化数据收集策略,通过
GPT
-4生成特定主题、分布和趋势的数据,来确保数据集的多样性。
ChartLlama
开源模型
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开源
省钱!微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩
llama_index.callbacks import CallbackManager, TokenCountingHandler import tiktoken OPENAI_MODEL_NAME = "
gpt
LLMLingua
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ComfyUI
集成文字生成、抠图、图像融合等强大功能的comfyUI 插件 Allor Plugin
draw.rounded_rectangle(TypeError: ImageDraw.rounded_rectangle() got an unexpected keyword argument 'corners' 通过咨询网友和
GPT
comfyui
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一个专业级 AI 聊天浏览器,开源了!
几个月前
GPT
-4 刚发布之际,它或许可称得上是最强的大语言模型,但随着后续 Claude2、Llama2 的推出,不少开发者也明白了这么一件事,当下的 AI 技术圈,大模型没有最好,只有更好。
开源
大模型聊天
开源
微软最新模型Phi-3 Mini开源登场!小模型,大未来!!
它的小巧之处让它能够轻松地在各种本地设备上部署和运行,甚至可以作为离线聊天机器人使用,而且还能提供与
GPT
-3.5类似的性能水平。
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Mini
人工智能
RAG
RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践
这个编码模型可以是预训练的语言模型,例如BERT、
GPT
等。
知识库
RAG检索增强
9个范例带你入门langchain
langchain.llms import OpenAIfrom langchain import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=0, model_name = '
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大模型应用的10种架构模式
更大的模型(如
GPT
-4)负责理解上下文,并将其分解为特定的任务或信息请求,这些任务或信息请求被传递给更小的代理。
大模型
架构
ChatGPT
如何使用ChatGPT一天搞定论文初稿
在
GPT
刚刚问世的时候,因为它的胡编特性导致在学术写作场景中备受诟病,但是随着现在整个生态的发展,借助插件等知识增强手段已经很大程度上解决幻觉问题,基本上确保了每个引用都有出处  
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写作
LLM
自己电脑上跑大语言模型(LLM)要多少内存?
NVIDIA GTX
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主要用的就是显存。
大语言模型
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