文章列表-AI魔法学院

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一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

在预训练期间，模型会接触到大量未标记的文本数据，例如书籍、文章和网站。

大模型训练

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

| 中文优化从中文预训练开始，持续迭代升级 🎯中文数据通过测试我们发现，Meta原始的Llama2 Chat模型对于中文问答的对齐效果欠佳，大部分情况下都不能给出中文回答，或者是中英文混杂的形式

大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

（scene text understanding）、文档推理（document reasoning）等等。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

它可以提高语言模型在未知任务上的效果，即zero-shot learning能力【instruct-tuning 与 prompt-tuning】提示微调："我带女朋友去桂林旅游" 的英文翻译是

训练微调

保姆级AI写论文，ChatGPT写论文指令全集

正文写作：论文课题是《xxxxx》，请帮我完成其中一小节内容：xxxxx (输入需要完成课题和小标题，最好是一、二级标题一并输入)，请在你的回答中提供具体的例子和数据，以支持你的观点。

ChatGPT 指令

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

大模型时代，通常采用向量召回的方式从文档库里召回和用户问题相关的文档片段，输入到LLM中来增强模型回答质量。

大模型

ChatGPT论文润色进阶指令

此外，GPT-4.0具备处理更长文本的能力，并有更大的记忆容量，这在整篇文章的润色工作中尤为重要。

ChatGPT 写作

向量数据库不是一个单独的数据库分类

其中包括图数据库、关系数据库、文档数据库以及键值数据库，甚至还包括缓存。

大模型向量数据库

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

通过利用可组合性，可以在多个级别定义索引，例如为单个文档定义低级索引，为文档组定义高级索引。

大语言模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

，从而提高它们在复杂任务(如多会话对话和详细文档分析)中的性能。

MemGPT 大语言模型

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

文档被分割成较小的子块，这些子块又与较大的父块相关联。

检索增强式生成 RAG

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

本研究通过对各种元素进行评估，如文档的相关性、位置和数量等，发现包括不相关文档可以意外地提高准确性超过30％，这与我们的初始假设相反。

RAG 检索增强

如何用AI做LOGO？

在写文章领域，以ChatGPT为首的生成式AI已经可以驾轻就熟的写出各种文档，从公文到小说，从年终总结到广告文案，甚至还会写代码。

Stable Diffusion 文生图

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用 LLM 面临哪些挑战又有哪些应用？

开源模型

论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

|以下是一篇学术论文中的一段话。

论文提示词写作

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