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打磨 8 个月、功能全面升级,Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始!
count 操作较为消耗资源,不
建
议大量并发调用。
大语言模型
文心一言
揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力!文心一言、GLM 4.0也甘拜下风?全方位对比测试大揭秘!
这也让Baichuan 3在诗词创作等创意领域领先其他大
模
型。
Baichuan
3
大模型
应用编排的未来是Pipeline,LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline,提升应用开发的灵活性
在大
模
型时代以前,比如推荐等大数据AI领域,其发展的趋势就是流程编排。
Query
Pipeline
大模型
AI能赚到钱了么?
多
模
态方向的大
模
型需要这个做支撑,没有大规
模
的类似机器人、智能音箱、AR眼镜等新智能品类产品的成功,就不太会有多
模
态大
模
型的成功。
大模型
商业模式
开源
「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent(附66个开源+44个闭源Agent项目)
先说明一个事实:像ChatGPT这样的AI大语言
模
型不仅仅是和聊天机器人有关,AI Agent和人类文明
模
拟的AI
模
型正在编译着我们文明的本质!
大模型
ChatGPT
感受恐惧的力量:用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布
上一篇文章中,我介绍了一篇研究 ChatGPT 做定性研究质量如何的文章,结果发现 ChatGPT 做文本分类的质量与人类一致。 有了这样的研究支持,我就可以放心用 ChatGPT 来做文本分析了。公司的用户反馈分类没法展示出来,需要找寻另外可用的分类文本。这个分类任务不能太简单,不然没意思,同时,分析出来的东西还要比较有趣,能有点用最好了。 最终,我选择了让 ChatGPT 来对微信公众号的文章标题进行分类,看一下那些 10w+ 文章的标题都是怎么吸引人的。
大模型
Langchain的一些问题和替代选择
Langchain因其简化大型语言
模
型(llm)的交互方面的到关注。
大模型
RAG
LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向,RAG 和 Agents
接入的方式也大同小异,首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容,合并之后做 embedding 给到所用的 llm ,最后由 llm 根据
模
型自己的认知,做出回答。
大模型
OpenAI
Prompt逆向工程:轻松复刻OpenAI“神级”提示词
最好能在翻译时给
模
型指定一个提示词工程师的角色,并且要求它翻译前后,
模
型生成内容效果相同。
大模型
Agent
AI Agent / 智能体观察笔记(中)
反思可以基于观察和其他反思,创
建
一个树状结构,树状结构的上部有更抽象、更高级的思考。
大模型
微调
四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
预训练 SFT的旅程始于对大型语言
模
型进行预训练,这通常在大规
模
未标记的文本数据上进行。
大模型
开源
书生·万卷:难得的中文开源数据集
搞大
模
型训练,最重要的就是高质量的数据集。
大模型
RAG
改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG架构下的LLM应用效果
其基本思路就是,原有的top-k向量检索召回扩大召回数目,再引入粗排
模
型,这里的
模
型可以是策略,轻量级的小
模
型,或者是LLM,对召回结果结合上下文进行重排,通过这样的改进
模
式可以有效提升RAG的效果。
大模型
一个充满多智能体的数字社会正在浮现,商业的底层逻辑已进入重构倒计时
事实上,随着AGI技术愿景的驱动,大型语言
模
型将进一步重构整个互联网成为智能网络时,智能体将成为人类与智能网络,
建
立交互协作的一个关键,具有自主性的智能体将遍布整个智能网络,多智能体协作网络
大模型
AIGC
AIGC沸腾200多天后,投资人达成三大共识
“游戏” 在由算力基础设施层、
模
型层(底座
模
型、开源
模
型、自
建
垂类大
模
型)、应用层构成的AI新浪潮生态架构中,一些确定性的机会显现出来。
大模型
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