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......
对于大模型微调与训练的疑问 大模型训练的难点在哪里
，大模型训练的难点不在于大模型自身，而在于训练数据，这两天群众号上有一个小兄弟问我对于大模型训练的疑问，而后他想自己训练一个小模型，但又不知道该怎样操作；所以，当天就再来讨论一下大模型的训练疑问，大模型训练的难点究竟在哪里，大模型训练的难......
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......
Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
与机器对话 提醒提醒工程的十个秘密
提醒工程是压服机器做人类想做之事的最新艺术，本文是关于编写LLM提醒必知的10件事，提醒的力气十分神奇，咱们只需抛出几个近似人类言语的单词，就能失掉一个格局和结构都良好的答案，没有什么话题是艰涩难懂的，没有什么理想是触无法及的，至少只需它是......
prompt 为什么须要提醒词工程 什么是提醒词工程 engineering
提醒词工程，是一种不须要降级模型权重和参数来疏导模型输入特定结果的方法，大模型之所以叫大模型，不然而由于其参数量大，还有训练与经营老本高，因此，从企业经营成本来说，经常使用大模型能用提醒词处置就波动不微调，fine，tunning，，能微调......
大模型的提醒工程 提醒是对程序的搜查
Google钻研员FrançoisChollet是一位在机器学习和深度学习畛域具备关键影响力的一线工程师，他以创立盛行的开源机器学习库Keras而知名，同时也是盛行的机器学习实战书籍，DeepLearningwithPython，经常使用P......