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Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。
我们给AI一组Prompt输入#xff0c;用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词#xff0c;或任何其他形式的文本#xff0c;用于引导模型产生特定内容的响应。 Tra…Prompt
Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。
我们给AI一组Prompt输入用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词或任何其他形式的文本用于引导模型产生特定内容的响应。 Transformer
Transformer是一种用于自然语言处理NLP和其他序列到序列sequence-to-sequence任务的深度学习模型架构它在2017年由Vaswani等人首次提出。
Transformer架构引入了自注意力机制self-attention mechanism这是一个关键的创新使其在处理序列数据时表现出色。 预训练
预训练Pre-training通常是指对模型进行无监督或自监督学习的过程在大规模未标注数据上先训练模型以便为后续任务提供一个高质量的初始权重。这个过程对于许多复杂模型尤其是 transformer 架构比如BERT、GPT系列等来说极其重要。 Function Calling
Function Calling是一个允许大型语言模型如 GPT在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数而是生成包含函数名称和执行函数所需的参数的JSON。 Rag
RAG中文为检索增强生成 检索技术 LLM 提示。
例如我们向 LLM 提问一个问题answerRAG 从各种数据源检索相关的信息并将检索到的信息和问题answer注入到 LLM 提示中LLM 最后给出答案。 GPTs
GPTs其实就是一个模板把你的需求告诉GPTs它会按照你的想法去生成新的ChatGPT相当于把你的想法写成了一个模板供你个性化使用。
每次使用的时候直接输入你的话题或者部分内容这时候的ChatGPT就会按照你设定的使用规则跟你对话直接输出你需要的内容而不需要你每次都输入一定的提示指令去引导。 LangChain
LangChain 就是一个 LLM 编程框架你想开发一个基于 LLM 应用需要什么组件它都有直接使用就行甚至针对常规的应用流程它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。 Agent
智能体的英文是 AgentAI业界对智能体提出了各种定义。
个人理解智能体是一种通用问题解决器。从软件工程的角度看来智能体是一种基于大语言模型的具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力能自主完成给定任务的计算机程序。 Fine-tuning
微调是指在预训练模型Pre-trained model的基础上针对特定任务或数据领域对部分或全部模型参数进行进一步的训练和调整Fine Tune。
预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的具有一定的通用性和泛化能力。微调的目标是在较小的目标数据集上通过有限的训练数据使模型更好地适应特定任务从而提高模型在该任务上的性能。
