大语言模型高质量提示词工程技巧指南
什么是 Prompt 工程？Prompt 工程是创建提示或指导像 ChatGPT ，文心一言这样的语言模型输出的过程。它允许用户控制模型的输出并生成符合其特定需求的文本。大模型能够生成类似于人类的文本，但如果没有适当的指导，它可能无法始终产生期望的输出。这就是 Prompt 工程的作用，通过提供清晰
Ollama深度探索：AI大模型本地部署的全面教程
我们正处在人工智能技术飞速发展的时代，其中大型语言模型（LLMs）已成为技术革新的前沿话题。这些模型以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们与机器交互的方式，并在自然语言处理（NLP）、内容创作、代码生成等多个领域展现出巨大的潜力。Ollama作为一个创新的工具，它的核心使命是简化大型语言模型在本
人工智能--自然语言处理NLP概述
NLP是一个跨学科领域，结合了计算机科学、语言学、数学和认知科学的知识，随着深度学习和大数据技术的发展，NLP的应用越来越广泛和深入。未来，随着技术的不断进步，NLP将在更多领域展现其潜力，推动人机交互的进一步发展。
AI大模型探索之路-应用篇13：企业AI大模型选型指南
在打造企业AI大模型的路上，我们常常会遇到一系列的选型和概念挑战。例如，如何选择合适的模型，如何挑选GPU，以及什么是微调和监督微调等。本文旨在深入剖析这些常见问题，为大家提供一个全面的概览，帮助大家更好地理解和利用这些强大的工具。
AI 大模型在教育行业中的应用
在AI领域，AI大模型指的是具有大量参数、能够处理和理解庞大数据集的先进机器学习模型。这些模型通常是基于深度学习算法构建的，尤其是那些涉及深层神经网络的模型，如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和最近非常流行的变换器（Transformer）架构。AI大模型通过从大规模数据集中学习复杂的
探索文心一言指令：AI与自然语言处理的新篇章
它结合了最新的深度学习模型和算法，尤其是在文本生成和理解方面，展现了卓越的性能。此外，该技术的研发也受到了广泛的社会关注，因为它不仅提升了信息处理的效率，还有助于跨文化交流和语言教育的推广。此外，文心一言指令在自动化处理语言数据方面的能力，特别是在数据密集型行业如新闻、客户服务和教育中的应用，极大地
AI应用 | 【AI+工业】LLM（大型语言模型）在工业领域中的十个应用
同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然交流能力，将其作为通用的低代码接口，连接到其解决方案的最先进功能，从而为更多的一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管提供了通过他们喜欢的媒介与关键信息进行交互的能力。虽然即使是当今最强大的 LLM（如 GPT-4 和
全能AI抠图模型RMBG v1.4：最强开源AI一键抠图工具，超准抠图新体验
在当今数字化和视觉驱动的时代，图像处理技术的进步对于个人和企业而言变得越发重要。其中，背景去除技术，即所谓的“抠图”，已成为电子商务、广告制作、社交媒体内容创造等多个领域的基础需求。近日，BRIA AI推出了全新的AI抠图模型——RMBG v1.4，凭借其超凡的准确性、效率和多功能性，成为了开源抠图
很全面的提示工程指南（包含大量示例！）
很全面的提示工程指南！！！提示工程(Prompt Engineering)是一个相对较新的研究方向，用于编写和优化提示，以便各种应用和研究更有效地使用语言模型(laguage model, LM)。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(large language models, LLMs)的功
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.25-2024.05.01
目前，高效构建大型视觉语言（VL）模型的解决方案分为两步：将预训练视觉编码器的输出投射到预训练语言模型的输入空间，作为视觉提示；然后通过端到端参数高效微调（PEFT）将模型转移到下游 VL 任务中。然而，这种模式仍然效率低下，因为它大大增加了语言模型的输入长度。在本文中，与将视觉提示整合到输入中不同
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.05.20-2024.05.25
大型语言模型（LLM）的成功促进了多模态大型语言模型（MLLM）这一新的研究趋势，改变了计算机视觉各个领域的研究范式。虽然 MLLM 在许多高级视觉和视觉语言任务（如 VQA 和文本到图像）中取得了可喜的成果，但还没有研究表明低级视觉任务如何从 MLLM 中受益。我们发现，由于视觉模块的设计原因，目
AI 写高考作文：10 款大模型，实力水平如何？
在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来科技，而是逐渐融入我们日常生活的实用工具。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到精准医疗诊断，AI技术正以其强大的计算能力和数据分析能力，改变着我们的工作方式、生活方式乃至思维方式。相信大家对高考都有极深的感情，不管是考的好或不好，
AI大模型系列之一：技术原理科普（深度好文）
如何深入浅出理解大模型，一下子认识AI大模型的家族：生成式AI、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、大语言模型和Transformer架构，你值得拥有！
CTF新题型--AI
AI类题目通常涉及到使用或修改AI模型来解决特定的问题。这类题目可能要求选手利用算法对数据进行修改、运算，以实现解题目的.例如，字节跳动安全与风控团队发起的安全AI挑战赛就涵盖了图像文本识别、海量数据分析等方向，而WMCTF2020和TJUCTF新生赛中也有AI相关的题目.在这些题目中，有的是基于神
（13-1）RAG基础知识介绍：RAG模型概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知
开源模型应用落地-知识巩固-如何正确搭建生产级AI服务（一）
将大语言模型集成至vLLM能够带来显著的性能优化和稳定性提升,为用户提供更快捷、更高效的AI服务体验
【大语言模型LLM】- AI工具收录集合，一篇就够了！
大语言模型乐园，国内外大模型集合，持续更新...
什么是大型 AI 语言模型，它们是如何工作的？
大型语言模型 （LLMs），例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 BARD，是在大量数据上训练的大型神经网络，可以以前所未有的质量执行各种自然语言生成任务。这仅仅意味着这些模型从其训练数据中提取的知识，例如单词的含义、句子结构的规律性等，可以应用于许多不同的上下文。2021
②免费AI软件开发工具测评：通义灵码 VS 码上飞
今天为大家带来通义灵码和码上飞两款AI软件开发工具的测评
人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）
另一方面，随着技术的不断进步和应用需求的不断增加，NLP和CV之间的交叉和融合也会逐渐增多。因此，未来几年内，企业和技术公司可能会更加注重NLP和CV技术的整合和创新。例如，NLP需要解决语言本身的复杂性和动态性，而CV需要处理图像和视频数据的多样性和不确定性。总之，未来几年内，NLP和CV之间的竞
