对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

近期，WizardLM团队的研究进展备受关注。他们最新的论文探讨了用于指令调整的数据策划问题。WizardLM在强化学习部分做出了突破性的提升，成功超越了许多封闭源模型在数学和推理任务上的表现。他们的研究成果可能会对...

强化学习可能是当前对齐大型语言模型（甚至视觉模型）最好的工具。然而，当你需要大量的人类数据来训练一个奖励模型时，这就成为了一项挑战。如果你可以只使用“提示”呢？这是RLCF（强化学习计算框架）趋势的又一绝佳...

OpenAI，ChatGPT的创造者，一直在使用其最先进的大型语言模型来执行公司的内容政策。对于诸如令人不安的内容、欺诈以及滥用等问题，OpenAI正在使用ChatGPT来进行自动化处理。然而，该技术仍有其局限性。在某些情况下...

本文介绍了在编码或专业工作之外，大型语言模型的日常应用。这些应用包括将模型用于整理购物清单、总结书籍笔记、查询字典、将任务转化为子任务以及作为编辑器。文章还介绍了一些大型语言模型不太适用的方面，如生成...

最近的研究表明，像Othello-GPT这样的大型语言模型（LLM）能够构建世界模型，这意味着它们在一定程度上理解了世界。该网络通过在没有明确游戏规则的情况下对游戏动作进行训练，识别出了基础的8x8棋盘结构和游戏规则...

Magentic是一款强大的工具，它可以帮助开发者轻松地将大型语言模型（LLMs）集成到Python代码中。Magentic的特点在于，它将提示模板处理为函数，使用类型注释来指定结构化输出。然后，您可以无缝地将LLM查询和函数调...

在大型语言模型（LLMs）的助力下，生成式AI系统取得了显著的发展。GitHub近日发布的开源工具SimplyRetrieve，为用户提供了一种易用的方法，可以通过使用检索中心生成（Retrieval-Centric Generation）方法，将私人数...