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53AI知识库
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10个大型语言模型(LLM)常见面试问题和答案解析
大型语言模型面试常见问题解析
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值得一看且有趣的大模型RAG优化策略:引入文档层级性上下文增强的HiQA思想及其具体实现
借助版式分析得到文本层级结构,提升检索效果,属于知识库构建的范畴。
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LLM微调技术指南:Prompt-Tuning,P-Tuning,Prefix-Tuning、Lora, IA3
本文讨论了先进的微调技术,例如 prompt-tuning、P-Tuning、Prefix-Tuning、Lora 和 IA3,并了解它们如何在培训大规模 LLM 时节省时间和金钱。
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轻松上手 LangChain 开发框架之 Agent 技术 !!
本文介绍了 LangChain 开发框架中的 Agent 技术,探讨了其在语言模型中的应用和行为序列的动态生成。
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大语言模型的输出控制
大语言模型(LLM)的输出控制是一个技术挑战,因为它们本质上是复杂的概率计算机器,可能会产生不准确、偏见或有毒的输出。LLM 输出控制的主要原因是为了避免对用户造成伤害,包括过度依赖、偏见或有毒输出等。
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汇集ChatGPT写论文全过程高阶提示词指令,会用的半天就能完成一篇优质论文
本文将深入讲解使用 ChatGPT 撰写论文写作的每一个环节,包括主题确立、大纲构建、引言撰写、方法介绍、结果分析、讨论深入、结论提炼,以及引用文献和编辑校对。
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以小博大,小模型如何为大模型精选 高效训练数据集
本文提出了一种革命性的数据选择方法,能够显著减少训练大型语言模型所需的数据量,同时还能进一步提升模型训练性能。
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怎么用模型微调(SFT)调优大模型?
本文介绍了模型微调(SFT)的定义与效果,适用和不适用的场景,以及训练步骤,它可以在一定程度上解决指令工程调优大模型无法解决的实际业务问题。
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AI 向量数据库 Pinecone 实战
本文介绍了如何使用 Pinecone 向量数据库进行实战,帮助读者了解向量数据库的实际使用。
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怎么用指令工程调优大模型?
指令工程(Prompt Engineering)调优大模型的方法和适用场景,以及详细的训练步骤。
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