嘉兴网站系统总部,做网站的公司天津,简述如何让网站排名快速提升,找人做效果土去那网站找文章目录 运行LLMSLLM APIS开源的大语言模型Prompt engineering1. 明确目标2. 理解模型能力3. 使用示例4. 精确和具体的指令5. 考虑上下文6. 避免偏见和不准确的信息7. 测试和迭代8. 使用模板9. 考虑多语言能力10. 注意伦理和合规性结构化输出1. 使用明确的提示（Prompts）2. 采… 文章目录 运行LLMSLLM APIS开源的大语言模型Prompt engineering1. 明确目标2. 理解模型能力3. 使用示例4. 精确和具体的指令5. 考虑上下文6. 避免偏见和不准确的信息7. 测试和迭代8. 使用模板9. 考虑多语言能力10. 注意伦理和合规性 结构化输出1. 使用明确的提示（Prompts）2. 采用模板（Templates）3. 利用零样本或少样本学习（Zero-shot or Few-shot Learning）4. 指导性问题（Guided Questions）5. 分步提示（Step-by-step Prompting）6. 使用特定的格式指示词7. 后处理（Post-processing）8. 交互式提示（Interactive Prompting）9. 训练定制化模型（Training Customized Models）10. 反馈循环（Feedback Loops） 构建向量存储摄取文档1. 文档准备2. 元数据提取3. 文本清洗和标准化4. 文档解析5. 数据存储6. 与模型集成7. 安全性和隐私8. 可扩展性9. 监控和维护10. 用户界面 分割文档1. 按长度分割2. 按内容结构分割3. 按主题分割4. 按功能分割5. 保留上下文信息6. 考虑分割的一致性7. 使用自动化工具8. 后处理和验证9. 考虑性能和资源10. 用户交互 嵌入模型1. 词嵌入（Word Embeddings）2. 句子和段落嵌入（Sentence and Paragraph Embeddings）3. 嵌入在推荐系统中的应用4. 嵌入在处理长文本中的应用5. 嵌入模型的评估6. 嵌入模型的生成和存储 向量数据库1. 文本嵌入（Text Embeddings）2. 向量数据库的作用3. 结合使用LLM和向量数据库4. 应用场景5. 推荐的向量数据库6. 存储和查询流程 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）OrchestratorsRetrieversMemoryEvaluation 高级RAG查询构建代理和工具后处理 推理优化Flash AttentionKey-value cache推测性解码 LLMs安全部署LLMS本地部署演示部署服务器部署边缘部署 运行LLMS
LLM APIS
由于硬件要求高，运行大型语言模型（LLMs）可能会很困难。根据您的用例，您可能只想通过API（如GPT-4）使用模型，或者在本地运行它。 OpenAI的ChatGPT API - 提供基于GPT-3模型的文本生成和对话能力。 Bard API - 可能是指由Google开发的一个LLM API，用于生成文本和对话。 GooseAI - 搜索结果中没有提供详细信息，但GooseAI可能是一个提供自然语言处理服务的API。 Cohere API - 提供文本生成、摘要、翻译等功能。 Gorilla - 一个开源的、最先进的LLM，能够从自然语言提示生成准确可靠的API调用。 RestGPT - 一个将大型语言模型与现实世界中的RESTful APIs连接起来的框架。
国内的模型： 百度的文心一言API - 具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。 阿里云的通义千问API - 能够在用户自然语言输入的基础上，提供服务和帮助。 腾讯的混元大模型API - 在自然语言处理、文本生成、机器翻译等领域具有广泛的应用。 科大讯飞的星火认知大模型API - 在多个方面如文本生成、语言理解等提升了性能。 字节跳动的云雀大模型API - 具备多种功能和应用场景，通过自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取等任务。 智谱华章的智普清言API - 具有强大的自然语言处理和多模态理解能力。 中科院的紫东太初API - 在自然语言处理、文本生成、机器翻译等领域具有广泛的应用
开源的大语言模型
Grok-1：由马斯克旗下的人工智能初创公司xAI训练，参数量高达3140亿，是迄今为止参数量最大的开源大模型。 Llama：由Meta公司发布，参数量为700亿。 LLaMA 2 - 由Meta AI（原Facebook AI）发布的开源大型语言模型，具有不同规模的版本，从7亿到700亿参数。 BLOOM - 由BigScience和Hugging Face合作开发的自回归LLM，拥有176亿参数，支持多种语言。 BERT - 由Google开发的开源双向编码器表示模型，是Transformer架构的早期实现之一，广泛应用于各种NLP任务。 Falcon 180B - 由阿拉伯技术创新研究所发布的模型，具有1800亿参数，旨在缩小专有和开源LLM之间的性能差距。 OPT-175B - Meta AI发布的一系列预训练Transformer模型，参数范围从125M到175B，其中175B版本性能与GPT-3相似。 XGen-7B - Salesforce推出的模型，专注于支持更长上下文窗口的工具，具有7亿参数。 GPT-NeoX 和 GPT-J - 由EleutherAI开发的开源替代品，参数量分别为20亿和6亿，训练自22个高质量数据集。 Vicuna 13-B - 一个开源对话模型，通过使用从ShareGPT收集的用户共享对话对LLaMa 13B模型进行微调而训练而来。 此外，还有一些针对特定语言或领域的开源LLM，例如： ChatGLM-6B - 支持中英双语的对话语言模型，针对中文进行了优化。 MOSS - 支持中英双语的对话大语言模型，具有160亿参数。 CPM-Bee - 完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。 LaWGPT - 基于中文法律知识的大语言模型。 本草 (BenTsao) - 基于中文医学知识的LLaMA微调模型。 这些开源LLM为研究人员和开发者提供了丰富的资源，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等。开源LLM的可用性和灵活性促进了NLP领域的创新和发展
Prompt engineering
Prompt engineering 是指设计和优化输入文本（称为prompt）以引导大型语言模型（LLM）生成特定输出的过程。在自然语言处理（NLP）中，特别是在使用基于Transformer的模型（如GPT-3、BERT等）时，prompt engineering 是一个关键的技能，因为它可以显著影响模型的输出质量和相关性。 以下是一些prompt engineering的关键方面和技巧：
1. 明确目标
在设计prompt之前，你需要明确你希望模型执行的任务。是生成文本、回答问题、翻译语言、还是其他任务？明确的目标将帮助你构建更有效的prompt。
2. 理解模型能力
不同的模型可能在不同的任务上表现更好。了解你的模型擅长什么，以及它的训练数据包含哪些内容，可以帮助你设计更合适的prompt。
3. 使用示例
提供一个或多个相关示例可以指导模型理解你期望的输出格式。这种方法被称为“零样本”或“少样本”学习。
4. 精确和具体的指令
尽量使prompt精确和具体，避免模糊不清的语言。这有助于模型生成更准确和相关的输出。
