构建高效的 RAG 优化 系统的回答质量 Prompt
1、Prompt的关键性在RAG，增强检索生成，系统中，打造有效的揭示词，Prompt，关于保证大模型输入精准且关系的答案至关关键，揭示词不只担任指点大模型正确解读用户提问，还需整合检索所得的消息，以成功回答的准确性和针对性，接上去，本文将......
像Windos一样 开源大模型AI代理操作系统 操控AI代理
去年，AutoGPT的产生让咱们见识到了AI代理弱小的智能化才干，并开创了一个全新的AI代理赛道，但在子义务调度、资源调配以及AI之间单干还有不少的难题，因此，罗格斯大学的钻研人员开源了AIOS，这是一种以大模型为外围的AI代理操作系统，可......
让天下没有难写的生图提醒词 ControlNet作者搞起大模型 一句话变构图小作文
ControlNet作者新名目，居然也搞起大模型和Agent了，当然还是和AI绘画关系，处置大伙不会写提醒词的痛点，如今只要一句超便捷的提醒词说明用意，Agent就会自己开局，构图，这就是ControlNet作者LvminZhang的新玩具......
危！大模型能自己优化Prompt了 曾经火出圈的提醒工程要死了吗
2022年底，ChatGPT上线，同时引爆了一个新的名词，提醒工程，PromptEngineering，简而言之，提醒工程就是寻觅一种编辑查问，query，的方式，使得大型言语模型，LLM，或AI绘画或视频生成器能获取最佳结果或许让用户能绕......
大言语模型时代 堪比专业翻译软件的提醒词 提醒词才是霸道
先给大家看看最终效果，商人罗伯特·洛卡西奥，开了个名叫EqualAI的非营利组织，专门应答人工智能开发中那些看不见、摸不着的有看法成见，这名字听起来倒是光鲜，但是，他却在，FastCompany，上发了一篇文章，讲的是什么，提醒工程，的局限......
用于提取的揭示词 附 哪个中文开源大模型在消息抽取上效果最好
1.背景消息抽取，InformationExtraction，IE，普通包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、相关抽取，RelationExtraction，RE，和事情抽取，EventExtractio......
提醒工程战略 应用 的双环节通常缩小模型有害输入 慢思索
1.思索的快与慢诺贝尔经济学奖得主卡尼曼在，Thinking，FastandSlow，这本书中依据先人多种双环节通常，DualProcessTheory，启动了总结和进一步解释，将人类的思索环节分为，直觉，和，推理，，这两个环节区分被称为，......
深化了解思想树 ToT 战略提醒词设计
Prompt的技巧战略应顺应LLM大模型框架启动改良，重要框架包含链式思索、思想树和检索增强生成，本文将深入学习思想树，讨论如何建设处置通用疑问的言语模型，并使LLM深思熟虑地处置疑问，思想树是退化版的提醒战略，引入复杂思想结构，以疏导模型......
大模型与生成式大模型的区别 什么是生成式大模型
，生成式AI或许说AIGC的实质是一种基于概率散布的数据表征技术，最近一段期间不时在做AIGC，人工智能生成内容，方面的运行，而AIGC属于生成式AI的范围；刚开局只是把这些生成式AI拿上来用一下，但随着对大模型了解的加深，突然发现生成式......
生成式AI大模型之揭示词工程通常
揭示工程是一个新兴的畛域，专一于开发、设计和优化揭示，以增强LLM的输入，从而满足您的需求，它为您提供了一种疏导模型的行为从而到达您想要成功的结果的方法，揭示工程与微调不同，在微调中，经常使用训练数据调整权重或参数，指标是优化老本函数，就计......