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七问大模型幻觉|LLM Hallucination
训练数据的重复性:训练过程中使用的数据,如果存在大量重复,可能导致模型在
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时过于偏好某些高
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Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼
提供详细信息以帮助人工智能
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准确且相关的输出。
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深入探讨:Agent全自动写作长篇小说技术原理解析
很多人对
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在文字创作方面都抱有很大的期望,尤其是经过我们不断地“调教”后,大家都盼望着能有一个工具,让
AI
稳稳地输出一本风格统一的长篇小说。
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一张图看懂IT人的江湖地位
含VDI/IDV/VOI等各种技术路线 超融合厂商江湖地位篇 仅代表国内市场地位及表现 云
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几个对我影响很大的统计学模型
分享几个对自己日常
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活和工作有启发的统计模型: 1、37% 规则 是一个决策理论,通常用于解释最优停止问题,特别是在寻找最佳选择时(如寻找停车位、选择伴侣、招聘员工等)。
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RAG
一文看懂RAG:大语言模型落地应用的未来
其中一些主要限制包括: 不适应多模态数据:基础RAG主要关注文本数据的检索和
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,对于多模态数据(例如图像、音
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)的处理能力有限。
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金融行业的AIGC应用
作为一个
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有关上市公司和投资者问题的答案,其训练数据包括公司最新的财务数据、季度和年度报告、投资报告、业务KPI指标等。
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关于GPT-4在变笨,有人写了篇论文证实了这一点
论文试图通过多种维度评估GPT的表现为何让人感到如此不稳定和不一致,于是为GPT3.5和GPT4划分了四种能力维度,分别是数学问题,敏感问题,代码能力和
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国内厂商语音识别与Whisper评测:现状与概况对比
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别已经
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Elasticsearch 中的向量搜索:设计背后的基本原理
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再超Transformer!Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk),强于Mamba,更省资源
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九问中国大模型掌门人,万字长文详解大模型进度趋势
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大模型
大模型应用发展的方向|代理 Agent 的兴起及其未来(下)
CAMEL是一个
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大模型
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