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AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— 深度学习全能架构 Transformer
seq2seq -> RNN -> LSTM -> Transformer -> GPT,我不信看完还不懂 Transformer
前端视角 Java Web 入门手册:关于本书
听过身边很多优秀、聪明前端同学说想学习 Java 开发,但苦于上手困难,甚至会觉得语言是天堑转而放弃。沟通下来颇为遗憾,自己去找了一下市面上汗牛充栋的 Java 教程,发现两个问题 要么从编程小白知识
LLM Agent智能体综述(万字长文)
AI Agent是一个以大语言模型(LLM)为核心的程序,旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息,并选择使用预设或新建的工具(函数),以迭代运行方式完成任务。
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程(六)—两行代码LangChain Agent API快速搭建智能体
本篇分享了LangChain Agent API快速搭建智能体的方法,通过create_tool_calling_agent创建模型和工具的Agent,并使用AgentExecutor执行Agent。
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程(五)—LangChain接入工具基本流程
本文介绍了如何在LangChain框架中接入和使用内置工具、自定义函数工具的能力,并通过代码自动执行和天气助手两个案例进行实战总结,接入工具是LangChain框架的强大扩展,为构建复杂工作流奠定基础
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程(三)—LangChain核心概念“链”
本期分享讲解了LangChain的核心概念—“链”,由易到难搭建了简单链、复合链和自定义节点链,同时了解提示词模板和结构化解析器的基本用法。通过实战代码让大家感受到LCEL语法的简洁性和实用性。
初学者必看大模型微调指南:Unsloth官方微调技巧大公开!
本篇分享我们基于Unsloth官方文档结合工作种微调经验,为大家提供了合适的参数选择范围,帮助大家从成百上千种参数组合中快速定位到最优组合,加速微调过程,让初学者也能简单快速上手大模型微调。
一文带你了解RAG核心原理!不再只是文档的搬运工
RAG系统通过数据准备、数据检索和LLM生成三个核心环节把外部知识和大语言模型能力完美结合,使得用户能够收获更专业更准确的知识。RAG系统使用者如果需要提升RAG系统性能,必须深刻了解RAG核心原理。
与大模型对话的艺术:提示词工程指南,价值百万!(二)——提示词提升大模型逻辑能力
这篇提示词教你如何让大模型扩展逻辑能力,四大秘籍助你逆袭:1. 召唤推理专用模型,2. “少样本提示” 3. 用“思维链”拆解问题,4.让我们逐步思考”触发零样本推理。以上技巧让模型不再逻辑问题困扰~
RAG系统效果不达预期?一定要看看这篇详细高效的优化指南!
还在为RAG系统效果不佳而发愁?本篇文章从RAG系统三个核心环节出发,针对每个环节提出了诸如切片优化、提示词优化等详细的优化策略,大家可以尝试组合这些优化策略,预计可将现有RAG系统效果提高20%
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2023-09-10