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大模型应用设计的10个思考

模型优先，持续迭代如果模型能做到的是事情，就不要写代码；模型会变得更好，但代码不会。

大模型应用

Falcon 180B 开源影响了谁？

比如英伟达的资深研究员Jim Fan就公开指出：Falcon-180B的训练数据中，代码只占5%，没有代码能力，就不能声称「优于GPT-3.5」或「接近GPT-4」。

大模型

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

通过 LLM 极强的语言先验，这种架构还可以避免 OCR 中的易错字，比如“杠杆”和“杜杆”等，对于模糊文档，也有望在语言先验的帮助下实现更强的 OCR 效果。

OCR 手写文字识别

ChatGPT写论文最强指令

同时，请注意优化段落结构，提升文章的整体阅读体验。

ChatGPT 指令

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

现代 OLAP 数仓已具在其内部独立搭建 CLIP 等主流机器学习模型的数据处理全流程能力（图 1），包含 embedding 推理生成，ETL 加工处理，召回检索，科学分析场景，实现搜索分析体验一体化

OLAP For Embedding 一体化数仓

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： RAG中涉及的技术环节什么是分块分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章

RAG 大模型

用ChatGPT写论文prompt大全

请包括以下几个部分:标题，摘要，引言，相关工作，方法实验，结果，讨论，结论和参考文献。

prompt

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

强大的预训练子模块：通过利用CLIP ViT-B16和OPT-125M这两个预训练模型，该架构在视觉编码、动作理解和语言处理方面都具有出色的性能基础。

Agent+GPT-4V 大模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

你也可以提前收集一些你喜欢的、经受过市场验证的标题，然后当作范例输入到对话中。

AI写作 GPT

我为什么不看好大模型行业

但打破英伟达垄断和大模型厂家盈利是两码事。

大模型

有感情的语音合成开源模型：ChatTTS安装使用详解

ChatTTS适用于大型语言模型助手的对话任务、对话语音和视频介绍等，这表明它可以集成到多种应用程序和服务中，提供更加自然和流畅的交互体验。

ChatTTS 语音合成

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

Erwin_15.wav|Erwin|ZH|因为艰辛着 Erwin_16.wav|Erwin|ZH|我才想能够得到证实 Erwin

Whisper 语音优化

大模型微调数据选择和构造技巧

我们简单地把已有的数据全部当成正样本打上1，然后待筛选的数据全部当成负样本打上0，我们使用deberta等构建二分类模型，并进行K-fold的交叉验证，在交叉验证过程中，选出每一个fold过程中的测试集合里概率接近于

大模型微调

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

这恐怕是个难以穷举的问题，要知道作为AI出图的特征之一，每张图都有对应一系列设定的唯一seed，有点像图片身份证的意思。

文生图

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

提升用户体验：在用户交互方面，如聊天机器人或虚拟助手，RAG能够提供更自然、连贯且信息丰富的对话体验。

rag 检索增强

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