ReAct: 大语言模型中推理和行动协同工作原文:https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf 看完也无法理解ReAct如何运作和应用?请看《ReAct实现逻辑实操》,用实际案例进行讲解。 摘要 虽然大型语言...Base de conocimientos de IAhace 10 meses01.5K0
RAG:检索增强RAG(Retrieve Augmented Generation,检索增强生成)是一种以权威知识库资讯为基础来优化大型语言模型(LLMs)输出的技术。这项技术通过扩展LLMs的功能,使其在生成回答时...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.6K0
Proposition Retrieval:命题检索原文:《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》 注:此方法适合少部分模型,如OPENAI系列,Claude系列、Mi...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
一种新的 Prompt 方法——“类推提示法”(Analogical Prompting)今天读了一篇有意思的论文《Large Language Models as Analogical Reasoners 》,提到了一种新的 Prompt 方法——“类推提示法。 如果你对提示工程熟悉...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
吴恩达提出四类智能体:AI 智能体工作流引领人工智能新趋势原文:Generally Capable Agents in Open-Ended Worlds [S62816] 1. 反思型智能体 能对自己生成的代码或内容进行检查和修改,不断迭代优化 通过自...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
BoT:强化思考:用大型语言模型解决试错问题摘要 大型语言模型(LLMs)在广泛问题上的推理性能严重依赖于链式思维提示,这涉及在提示中提供一些链式思维示范作为示例。最近的研究表明,例如思维树,已经指出了探索和自我评估在复杂问题解决中的推理步...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
Intents 意图 :用zep解释如何让大模型理解客户意图在自然语言处理(NLP)中,意图指用户表达某种目的,想做或想要的事情。通过分析用户发出的信息,识别其背后的意图,从而回复相关的内容。例如,“订餐”、“查看天气”、“我想去巴黎”等都是有效的意图。 为了...Base de conocimientos de IAhace 4 meses07690
从神经网络到 Hugging Face——神经网络和深度学习简史TL;DR 本文8200+字,全文阅读约需15分钟。本文简要回顾了从感知机到深度学习最新大模型应用 ChatGPT 的历史。 原文:https://hutusi.com/articles/the-hi...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
AlphaCodium:引领代码生成新境界,从提示工程到流程工程原文:[State-of-the-art Code Generation with AlphaCodium – From Prompt Engineering to Flow Engineering...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.3K0
Tokenization(分词标记化)各位好,今天我们要探讨大型语言模型(LLM)中的分词技术。遗憾的是,分词在当前顶尖的LLM中是一个比较复杂且棘手的部分,但理解它的某些细节非常必要,因为很多人将LLM的一些缺点归咎于神经网络或其他显得...Base de conocimientos de IAhace 4 meses01.5K0
利用STORM:构建基于互联网搜索编写维基百科式文章论文:https://arxiv.org/abs/2402.14207 我们能教LLMs从头开始写长篇文章,基于可靠的来源吗? 维基百科编辑认为这能帮助他们吗? 📣 宣布STORM,一个基于互联网...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
LangChain计划执行型智能体计划执行型智能体提供了一种比以往设计更快、更经济且性能更强的任务执行方案。本文将指导您在LangGraph中构建三种规划智能体。 我们在LangGraph平台上推出了三种“计划执行”模式的智能体结...Base de conocimientos de IAhace 1 año01.2K0
Sora视频生成模型:构建虚拟世界的模拟器 [译]原文:Video generation models as world simulators 我们致力于在视频数据上开展生成模型的大规模训练。具体来说,我们针对不同时长、分辨率和宽高比的视频及图像...Base de conocimientos de IAhace 9 meses01.2K0
CoD:密度链原文:https://arxiv.org/pdf/2309.04269 速读:《从稀疏到密集:使用链式密度提示的GPT-4摘要生成》 收录到:总结知识常用prompts 摘要 在自动文本摘要中,确...Base de conocimientos de IAhace 4 meses07290
ChatGPT自定义指令常见问题解答概述 自定义指令功能让您可以分享您希望ChatGPT在回应中考虑的任何信息。 您的指令将应用于新的对话中。 可用性 所有终端 网络、iOS 和 Android 您的数据的使用方式 您可以随时为...Base de conocimientos de IAhace 4 meses01.2K0
如何编写结构化图像生成提示词结构化指令:范式 画质词>> 一般比较固定:大师作品,杰作,最佳画质,丰富细节(Highly detailed),官方艺术,丁达尔效应,细腻的CG画质,8K,超大壁纸等。一般起手输入mas...Base de conocimientos de IAhace 9 meses01.1K0
BM25简介 为什么要单独介绍他,很多场景应用GPT3嵌入向量表示,效率和结果可能并没有传统模型好,这需要时刻注意。 BM25是一种向量空间模型,但它不属于单词向量模型、文档向量模型、图像向量模型、知识图谱向...Base de conocimientos de IAhace 7 meses09970