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LLM每周速递!大模型最前沿:多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐
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随着
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工智能技术的不断发展,RAG模型有望在各个领域发挥越来越重要的作用,成为推动智能化应用发展的重要技术手段之一。
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RAG检索增强
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今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词
调用此工具时将收件
人
设置为“myfiles_browser”并使用 python 语法(例如 search('query'))。
prompt
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0基础!动手部署Qwen1.5-MoE模型!能力如何?API接入fastgpt等任何应用!喂饭到嘴教程,附模型下载!
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的专注力只有10分钟!
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7、粘土(其实我觉得翻译成泥
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上手的中文教程。
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LangChain手册(Python版)11模块:提示模板
如果您foo在链中较早获得值,但baz稍后获得值,那么等待两个变量都位于同一位置后再将它们传递给提示模板可能会很烦
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。
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一旦参透「第一性原理」,便洞悉所有事的本质
在商业或社会科学领域,基本原理可能涉及
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类行为的普遍规律。
第一性原理
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自己电脑上跑大语言模型(LLM)要多少内存?
; 降低模型精度的过程叫量化(Quantization),不同模型对降低精度的敏感程度不一样,比如在这项(https://huggingface.co/blog/falcon-180b)测试中,研究
人
员发现
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SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程
可能很多
人
觉得很奇怪,A1111 不是已经很好了吗?
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推荐一个自动生成复杂提示词的模版:思考链(CoT)如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解
然而,这种提示较为笼统,模型有时无法准确理解具体需求,导致结果不尽如
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思考链
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AI提示词|一词千金,写提示词的这个技巧你一定没想到!(一)
通过提供草稿编辑、内容生成、语言简化等功能,AI可以帮助提高写作效率和质量,但它不能完全替代
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LLM之RAG实战(五)| 高级RAG 01:使用小块检索,小块所属的大块喂给LLM,可以提高RAG性能
请继续关注这场激动
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心的先进RAG技术之旅!
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LLM
从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
通过将语义搜索的能力与GPT等LLM的卓越能力相结合,我们将演示如何构建一种利用尖端
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工智能技术的先进文档问答系统。
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