claude 2.1 小说作家的写作提示和技巧
claude 2.1 的发布在作者中引起了一些最初的担忧，特别是由于难以使用以前版本 claude 2.0 中的既定技术。用户报告说，claude 2.1 似乎没有那么有创意，而且限制性更强，经常为没有生成预期的内容提供借口。 然而，经过进一步调查，这些问题似乎与提示的结构有关，而不是人工智能设计的固有问题。通过调整提示技巧并了解 claude 2.1 的具...
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上下文-尊龙游戏旗舰厅官网
在快节奏、不断变化的人工智能和机器学习世界中，chatgpt 成为对话代理可以完成的杰出例子。它的曲目种类繁多，从制作复杂的诗歌和回答多方面的问题，到执行一系列任务，包括但不限于生成类似于您现在正在阅读的文章。然而，重要的是要认识到，您收到的回复的质量通常与您提供的提示和问题的质量密不可分。如果您的目标是从 chatgpt 中提取最精确、最有创意和上下文相关...
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将 llm 当做操作系统
将 llm 当做操作系统 大型语言模型（llm）在扩展对话和文档分析等任务中存在上下文窗口有限的局限性。为了解决这个问题，作者提出了虚拟上下文管理，这是一种受传统操作系统的分层存储系统启发的技术。他们引入了memgpt系统，该系统管理不同的存储层次，在llm有限的上下文窗口中提供扩展的上下文，并利用中断来管理其与用户之间的控制流。作者在两个领域评估了他们基于...
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ring attention – 一种内存高效的方法
ring attention – 一种内存高效的方法 利用自注意力的分块计算将长序列分布到多个设备上，以克服 transformer 架构固有的内存限制，从而能够在训练和推理过程中处理较长的序列；能够在保持性能的同时根据设备数量缩放上下文长度，在没有注意力近似的情况下超过 1 亿上下文长度。
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如何使用streamingllm提高llm的速度
如果您注意到本地安装的llm在尝试包含更大的提示时速度变慢。您可能对一种新的尊龙游戏旗舰厅官网的解决方案感兴趣，该尊龙游戏旗舰厅官网的解决方案可以提高大型语言模型的速度和性能，以streamingllm的形式帮助提高llm的速度和性能。将 llama 2 和 falcon 扩展到 4 万个代币，并提供比标准 llm 快 22 倍的推理速度。 查看下面由ai jason创建的视频，他解释了有关str...
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对话式人工智能的出现彻底改变了我们与技术互动的方式。像chatgpt这样的聊天机器人已经变得越来越复杂，为用户提供了更像人类的交互体验。但是，总有改进的余地。在本文中，我们将深入探讨 chatgpt 可以增强的五个领域，以提供更好、更连贯、更相关的响应。 1. 情境感知 背景和重要性 上下文感知是指计算系统主动收集、分析和利用与其操作环境相关的信息的复杂能力...
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