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如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

免责声明：本文中的信息截至 2023 年 8 月28日是最新的，但请注意，此后可能会发生变化。

大模型

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

举例来说，如果从两家不同的新闻网站获得相同事件的报道作为源与目标，目标报道中可能包含源报道没有的信息，从而导致二者不同。

大模型

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

Nearest算法（不常用） Nearest（最近邻算法）在图像处理中的主要应用是在插值和图像重建任务中，它通过在图像中找到最接近的像素点来填充新的像素位置。

SD 入门教程修复

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

总结在这篇文章里，我通过分享自己的经验和具体的操作步骤，为读者提供了一种新的文章处理方法。

Kimi Chat 阅读

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

今日凌晨，OpenAI 的最强竞争对手 Anthropic 在一篇最新发布的研究论文中，揭示了一种可以用来规避大型语言模型（LLM）开发者设置的安全防护措施的方法——Many-shot

Anthropic 大语言模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

我们更新后的 Prompt 是： ChatGPT 3.5 输出的结果是：步骤1翻译结果：花费大量时间思考不同可能的未来场景及其概率可能会令人着迷，但我建议采取完全不同的方法

Prompt 大模型

LangChain Agent 原理解析

agent_scratchpad，input 是用户输入的问题，agent_scratchpad 是之前的思考过程（下面解析代码时会讲），包括了思考、行动、行动输入和观察等，这个变量在 Agent 执行过程中会被更新，

大模型

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

小结近两个月，LLM 开源社区在基础模型研究、模型指令微调、模型应用场景等多方面的进展称得上日新月异、百花齐放。

训练大模型 belle

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

Stable Diffusion XL 简称 SDXL，是最新的图像生成模型，在它出现之前，Stable Diffusion已经有2个大版本在用了，stable 1.5和 stable

SDXL

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

; · 我们自己的开放书问答数据集 WikiQA，它基于其他开源基础 QA 数据集 · 此外，我们还研究了训练集和评估集的对数损失对于 LMSys 任务，我们生成了新的更长的测试用例

开源模型

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

聊天模型 API 的使用还比较新，所以大家都还在寻找最佳抽象使用方式。

langchain 大模型

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

· 最后，Denoise 会将图 A 减去图 E，得出一张新的图。

Stable Diffusion 文生图

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

为了预处理音频数据，Whisper将其重新采样为16kHz的频率，并使用25ms的窗口大小和10ms的跳跃大小将原始波形转换为80通道的Mel频谱图。

大模型语音

动画制作工具AnimateDiff用法详解

ensp; 暂时无法在飞书文档外展示此内容暂时无法在飞书文档外展示此内容暂时无法在飞书文档外展示此内容工作流文件下载：新的运动模型

AnimateDiff 视频训练

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

例如，它可能会将男性与女性隔离开来：或者我们可能会发现人们根据头发的特征聚集在一起，比如秃顶或灰色：但是我们会期望，如果我们给它数据库中某人的另一张照片，新照片的嵌入将更接近我们存储的那个人的照片

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