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LangChain实战08-代理|豆包MarsCode AI刷题
一.代理 1.为什么要用代理 在之前的思维链(CoT)中,我们看到了 LLMs 执行推理轨迹的能力。在给出答案之前,大模型通过中间推理步骤能够实现复杂的推理,获得更好的结果,以完成更具挑战的任务。
LangChain实战07-记忆|豆包MarsCode AI 刷题
一.概念引入 ChatGPT之所以能够记得你之前说过的话,正是因为它使用了记忆(Memory)机制,记录了之前的对话上下文,并且把这个上下文作为提示的一部分,在最新的调用中传递给了模型。
LangChain实战06-链|豆包MarsCode AI刷题
一.链 1.概念 链是链接LangChain的各个组件和功能——模型之间彼此链接,或模型与其他组件链接的工具。下面是链的具体的几种类型: 2.LLMChain:最简单的链
LangChain实战05-输出解析|豆包MarsCode AI刷题
一.解析器 1.解析器的方法 输出解析器是一种专用于处理和构建语言模型响应的类。一个基本的输出解析器类通常需要实现两个核心方法。
LangChain实战04-调用模型|豆包MarsCode AI 刷题
调用模型 预训练模型的微调过程相比于从头训练一个模型要快得多,且需要的数据量也要少得多,这使得作为工程师的我们能够更高效地开发和部署各种NLP解决方案。
LangChain实战03-提示工程|豆包MarsCode AI 刷题
本文介绍了提示工程的内容。针对大模型的提示工程该如何做,吴恩达老师在他的公开课中,给出了两个大的原则:第一条原则是写出清晰而具体的指示,第二条原则是给模型思考的时间。
LangChain实战02-Model I/O|豆包MarsCode AI 刷题
本文主要是对Model I/O的认识,讨论了提示模板,语言模型以及输出解析的步骤,并且通过代码实战巩固概念。
LanChain实战01-从0到1构建模型|豆包MarsCode AI 刷题
代码从0到1,模型构建从0到1,本文从最基础的代码开始讲解,无论是否小白,是否学过py,看完本文都可以对构建一个最基础的模型有一个清晰的认知。
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