技术分享
OpenAI 如何优化 LLM 的效果

本文介绍了优化 LLM 效果的三种方法:Prompt Engineering、RAG 和 Fine-tuning。详细描述了它们的使用场景、优劣势,并基于具体示例给出了它们带来的效果提升。

基于大语言模型的AI Agents—Part 3

介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 3 介绍另外几个热门的 Agent 框架:agents、AutoAgents 和 ChatDev(通过agents之间的多轮交互完成任务)。

基于大语言模型的AI Agents—Part 2

介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 2 介绍3个热门的 Agent 框架:AutoGPT、GPT-Engineer 和 MetaGPT。

基于大语言模型的AI Agents—Part 1

介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 1 介绍 Agent 的一般框架,背景知识和斯坦福的虚拟小镇论文。

比LLM更重要的多模态学习

上周线下分享的文字版,介绍了多模态学习的概念、意义、模型架构、代表模型和挑战等。

本周日线下分享:《比LLM更重要的多模态学习》

本周日下午在清华MEM大讲堂的线下科普类分享,会提到多模态学习的定义、作用、代表模型、挑战等。

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🎉CnOCR V2.3 新版发布🎉
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CnOCR V2.3 新版模型精度比旧版模型更高。同时加入了分场景、大小规模不同的各种模型,可商用。
 
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