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来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

其实答案很简答，就是效果更好。

大模型

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

的魔法还没有蔓延到 CV 领域，所以这哥们提的问题相当于需要单独拎出来几个模型，分别把图像识别、意图识别、用于模拟用户行为的代码生成等等单独做一遍，然后再通过某种方式的胶水代码粘在一起，可以想想，效果很差

大模型

LLM微调经验&认知

多TASK或者多语言混合微调可能会有更好的效果，TASK不足的情况下考虑增加目标任务的数据量 9.

LLM 大模型

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

当使用 JSON 而不是此语法时，会返回“源代码中无效的函数调用”错误。

prompt 提示词

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

这测试了模型生成多个在逻辑上等效的句法变化的能力。

大模型提示词

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

blob/main/data/self_cognition.json），将其中的“ <NAME>”替换成“AI在手”，“<AUTHOR>”替换成“AI大模型在手公众号”,文本替换后的效果如下

Llama3 对话问答模型

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

测试问答：详述LLM和GPT区别通义千问，虽然他说自己不能联网，时效性问题有些可以回答的，日期以及A股涨幅，我猜是开放了某些接口，具体的新闻是无法回答的，可以文档解析

Kimi Chat 大模型

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

如何评估座席绩效以便做出客观的改进决策？

AI Agent 人工智能

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

schemas是对于返回数据的二次处理，下一篇我会做个详细拆解） 💡为了不影响阅读，完整json设置放在文章最后（大家可以复制体验）下面就来一起看看创建GPT的效果吧

GPTs 知识库

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

上图是老徐用的2G显存的N卡GPU设置的为low跑出来的效果 Easy Diffusion 出来已经一段时间了，当前最新版本3.0，新版本更新内容很多。

Stable Diffusion 插件安装

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

Gitee平台支持AI模型的托管，为AI开发者提供了方便的托管服务，确保了开发和部署的高效性和稳定性。

Fay 开源项目数字人

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

can-generalist-foundation-models-outcompete-special-purpose-tuning-case-study-in-medicine/ 而在这个提示工程的基础之上，微软发现提示策略可以具有更通用效果

小语言模型

大模型检索增强生成RAG的优化

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强大模型

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

客观来看，语言是不同文化之间交流的最大壁垒，如今，借助AI技术的帮助，这一壁垒有望被有效地打破。

翻译大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

LangChain 是一个强大的框架，专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计，而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库，用于构建高性能的向量搜索应用程序。

知识库 langchain

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