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社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

;配置过程——GLMs输入描述文字后，生成的配置可以自行修改；GPTs会进一步多轮询问细节，也可到配置中自己手动修改；豆包最为直接，一步生成无需修改（主要是也没有改的地方）（为对齐豆包没有配置功能，

GPT-4 大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

为了增加模型的知识并减少虚假信息生成或“幻觉”，他们对最可靠的来源进行了上采样。

大模型

垂直领域大模型的思考

如果一个问题是“分类”问题，则采用“output-first”的生成方式，即首先生成输出（具体哪个类别），然后再根据指令和输出，生成输入。

垂直领域大模型

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

train_dataset, eval_dataset=val_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() 可视化

通义千问

一个让GPT重复自问自答的Prompt

已充分考虑各种要素，没有什么要补充"是指： - 每次回答，可以从用户需求、JTBD、市场趋势、竞争对手分析、技术可行性、成本效益分析等产品设计方面进行考虑 - 每次回答，请考虑回答的深度和广度。

prompt

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

如果有其他工具可以更可靠或更有效地完成某个任务，就应该使用这些工具，以获得最佳效果。

ChatGPT 大模型

prompt中的分隔符号的正确使用方法

它们帮助AI模型解析和理解我们的查询，确保我们得到的响应是精确和相关的。

prompt 分隔符

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

我需要部署一个本地开源模型，完成任务！

Qwen1.5 开源模型

LangChain Agent原理介绍

Question: {input} Thought:{agent_scratchpad}""" 通过这个模板，加上我们的问题以及自定义的工具，会变成下面这个样子（# 后面是增加的注释）：

langchain

提示词学习地址推荐

https://www.promptingguide.ai/zh 2.Welcome | Learn Prompting: Your Guide to Communicating with AI

提示词 prompt

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

下面我们使用这个工具估算一下清华大学ChatGLM-6B模型的结果（第一代的ChatGLM-6B模型信息卡地址：https://www.datalearner.com/ai-models

大模型

美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

也就是说任何的零售商要跟美的做生意，他不用认识美的人，也不用打交道，也不用对账，你就在美营销平台上完成所有的这个交易。

工作

20 个提升您设计水平的DALLE-3提示词

., ‘AI Avatars’]."

提示词 DALLE

9个范例带你入门langchain

faiss-cpu openai_api_key='YOUR_API_KEY' # 使用你自己的OpenAI API key 一，文本总结(Summarization) 扔给LLM一段文本，让它给你生成总结可以说是最常见的场景之一了

大模型

chatglm3基础模型多轮对话微调

ensp;history = model.process_response(response, history) print(response) 我叫MONY，是一个AI

ChatGLM 微调

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