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53AI知识库
学习大模型的前沿技术与行业应用场景
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扣子在上海|一些捏 Bot 的 “旁门左道” 和赛前赛后
作者讲述参加稀土掘金联合扣子、moonshot 在上海举办的掘金动手实验室,包括个人背景、团队背景、使用背景及创意背景等,提到自己关注 Gen AI 领域及 Coze 的相关情况
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港大开源图基础大模型OpenGraph: 强泛化能力,前向传播预测全新数据
OpenGraph 是港大的图基础大模型,用于多种图数据集上零样本预测,背后是港大数据智能实验室的 Chao Huang 团队,提出提示调整技术,解决了数据集间 token 差异、节点关系建模、数据稀缺等挑战,通过创新方法有效应对,模型架构包括统一图 Tokenizer、可扩展图 Transformer、基于大语言模型的知识蒸馏技术等
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AI正在改变企业的游戏规则
以电影《她》和《终结者》为例说明关于人工智能的故事令人信服但加深了误解,重点应是了解其潜在好处,现实并非如好莱坞影视剧般
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20 分钟带你搞懂 LLMOps !!
介绍 LLMOps 的定义,包括其概念分解为 LLM 和 Ops,大模型构建的三个阶段,以及大模型应用平台关注的阶段和微调技术等
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大模型时代下,基于湖仓一体的数据智能新范式
介绍大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进及智能开发新范式,包括大模型发展历程、对产业的影响,以及阿里云相关产品等
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一文对比大模型SFT和RLHF
介绍开源大模型的 Chat 版本训练三部曲中的 SFT 和 RLHF,比较两者在实际应用中的情况,包括概念、策略及在泛化性和多样性上的表现等
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如何利用框架,使用大模型评估RAG效果(附文档代码)
介绍常用的 RAG 评估框架,包括如何使用大模型评估大模型及使用框架,还有框架文档和代码,提到 LlamaIndex 及 RAG 评估工具,阐述其作用、实体术语和准备工作等
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接上篇继续讲 RAG 组合拳,包括在 Rerank 环节和生成环节提高回答准确率的方法,如常用 Rerank 模型使用、评估及代码参考示例,生成环节优化方法,评估框架 RAGAS,还提到 Data-driven 方法持续迭代 RAG 应用及相关文章整理成飞书文档,解释了 Rerank 及为何重视排名结果
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大模型时代了,智能客服就不能智能点?
智能客服存在体验差如解答效率低、答非所问等问题,瓴羊 Quick Service 智能客服结合大模型能力重磅升级,能大幅减少企业知识库整理和配置时间,提升对客户需求的理解和推理能力,使智能客服更智能贴心,还能减轻人工客服负担并提升服务效率,智能辅助可助力客服向价值中心演进
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大语言模型怎么写好提示词,看这篇就够了
介绍大语言模型提示词的组成,包括指令和输入数据,强调指令要明确,还提到通过增加背景提示、角色扮演、给定示例等提高输出效果,以及具体的提示词技术如零样本提示等,并说明其格式
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