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使用弱智吧数据训练的大模型，跑分超过百科、知乎等平台，甚至是研究团队精心挑选的数据集。在问答、头脑风暴、分类、生成、总结、提取等8项测试中取得最高分。论文中的Ruozhiba就是指百度贴吧弱智吧，一个充满荒谬、离奇、不合常理发言的中文社区。

QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）算法是一种针对大型预训练语言模型（如G

大型语言模型（LLMs）以其令人印象深刻的生成类人文本、回答问题甚至编写代码的能力，在全球范围内引起了轰动。

在实际应用中，我们经常需要模型在拥有大量相关文档的情况下回答问题，这类似于一个“开卷考试”的场景。然而，如何有效地将预训练模型与特定领域的知识结合起来，以提高在这些领域内的任务性能，仍然是一个开放性问题。

大型语言模型 (LLMs) 例如 GPT-4，经常被简单地描述为仅靠概率预测下一个单词的模型。

对于现代深度学习模型训练来说，高质量数据是至关重要的燃料。

大模型出现的时候，有一种说法是程序员要被淘汰了，一年多的时间，程序员没有被淘汰，被淘汰的好像是没有用好AI的程

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

记一次技术直播，昨天（0319）在ITPUB上进行了一场关于RAG在实际项目中，如何提升大模型落地效果的技术分

引言 在数字化时代，文本嵌入技术因其在语义搜索、聚类和分类等任务中的高效性而广受欢迎。然而，随着这些技术的应用日益广泛，它们对个人隐私的潜在威胁也逐渐显现。

我们一直关注AI带给人们便利的同时，好像忽略了有一大批人因此过的更加艰难，可能有人说技术革命的时候，落后的都会被时代巨轮碾压?过去。?但他们曾经存在过的痕迹是难以抹除的。最近阅读论文看到一篇与文章，分析了大模型时代下，对?学界研究的冲击。?

这篇文章将提供RAG的高级概述。我们将从正在发生的事情的大局工作流开始，然后放大所有单独的部分。最后，你应该对这三行神奇的代码是如何工作的，以及创建这些问答机器人所涉及的所有原则有了深刻的理解。

最近大型语言模型（LLMs）性能的爆炸式增长，比自然语言处理（NLP）领域80年历史上的任何其他转变都更突

原文：Choose Your Weapon:Survival Strategies for Depressed

2023年,大型语言模型(LLM)吸引了所有人的注意力,它可以通过提示来执行通用任务,例如翻译或编码。