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openai官网上有一篇重要的论文:Language models are few-shot learners (大语言模型是少样本示例学习者) 文章
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出: 当语言模型的规模达到一定程度时,其在少量样本学习任务中的性能会得到极大的提升
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Deepseek-V2技术报告解读!全网最细!
模型对齐训练:模型使用对话数据进行SFT,同时评估时重点关注
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手把手!做Llama3的MoE专家混合模型!底层原理怎样的?做自己的MoE模型?需要多少算力?
ORPO偏好微调,数据集工具
指
南!
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AutoGPT与LLM Agent解析
这个任务执行说起来原理也不复杂,基本的套路还是让 GPT 去做生成,只不过我们会在 Prompt 中告诉 GPT,如果你需要调用一些外部工具,那么就按照特定的格式来生成一些
指
令
/代码,程序接收到之后,再根据
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大语言模型定制化应用的三种方式:Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别
以下是它们的区别和使用场景: Prompt Engineering(提示工程):Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或
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,以引导模型生成特定类型的输出。
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深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型
2.3、专注于
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跟随版本的微调 开发者们深入研究 Mixtral 8x7B 的潜能时,一个重点是对其进行微调,特别是针对那些能够跟随
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提示词
Anthropic推出提示词生成器让AI秒懂你的需求!
,时长00:45 这种技术可以帮助AI更深入地理解用户的
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背后的复杂逻辑,从而提供更为精确和可靠的响应。
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提示词
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写好Prompt要记住这六点!
示例可以作为
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南,帮助您模仿您最喜欢的示例的输出。
prompt
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还在用“You are expert”这种提示词?连ChatGPT都瞧不起你,试试这些Prompt吧
需要明确的是,这个“专家”
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本质上不会导致幻觉,即人工智能生成完全虚构或捏造的信息时没有现实依据的情况。
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玩一玩ChatGLM3,1660s即可流畅运行!
然后执行命
令
: · python test.py
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从声纹模型到语音合成:音频处理 AI 技术前沿 | 开源专题 No.45
· 支持类似于 ASR 配方一样的 TTS (文本转声) · 支持 ST (Speech Translation) 配方 · 提供完整且易用的命
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行界面和脚本接口
AudioCraft
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Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案
ensp; 优化内容提取的方法:从源头解决内容提取的有效性,包括文本内容、表格内容(保留制表符)和图片内容(OCR识别)等,可以参看我之前的文章《完全
指
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忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion!搜索的下一个前沿:检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询
该方法期望一个特定的
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大模型+人形机器人,是不是下一个风口?
RT-2是一个全新的视觉+语言+动作(VLA)模型,可以从网络和机器人数据中学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用
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蚂蚁推出ProChat:快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库
要安装 @ant-design/pro-chat,请运行以下命
令
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