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NLP / LLM 资源

该主题下的全部技术记录与实践总结。

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复杂推理:大语言模型的北极星能力

在 GPT-4 发布博客中,作者写道:“在一次随意的谈话中,GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能是微妙的。当任务的复杂程度达到足够的阈值时,差异就会显现出来。”这意味着复杂任务很...

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GPT-4终极指南

一份关于如何使用GPT3和GPT4的指南,其中包括100多个资源,可以帮助学习如何用它来提高生活效率。包括如何学习ChatGPT基础知识、如何学习ChatGPT高级知识、如何在语言学习中使...

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Transformers相关文献资源大列表

包含了各种各样的Transformer模型,例如BERT、GPT、Transformer-XL等,这些模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。此外,该列表还提供了这些模型的相关论文...

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DB-GPT

于vicuna-13b和FastChat的开源实验项目,采用了langchain和llama-index技术进行上下文学习和问答。项目完全本地化部署,保证数据的隐私安全,能直接连接到私有数...

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PaLM 2技术报告

Google最新发布PaLM 2,一种新的语言模型,具有更好的多语言和推理能力,同时比其前身PaLM更节省计算资源。PaLM 2综合了多项研究进展,包括计算最优的模型和数据规模、更多样化和...

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OpenGPT

用于创建基于指令的数据集并训练对话领域专家大型语言模型(LLMs)的框架。已经成功应用于训练健康护理对话模型NHS-LLM,利用来自英国国家卫生服务体系(NHS)网站的数据,生成了大量的问...

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SmartGPT

旨在为大型语言模型(尤其是GPT-3.5和GPT-4)提供完成复杂任务的能力,通过将它们分解成更小的问题,并使用互联网和其他外部来源收集信息。特点包括模块化设计,易于配置,以及对插件的高度...

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