發(fā)簡信
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HumanEvalHumanEval: Hand-Written Evaluation Set 一個(gè)代碼評測基準(zhǔn)。 From 《Evaluating Large ...
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Automatic Prompt Engineer (APE)有一篇文章概述了先進(jìn)的prompt工程技術(shù)：https://luxiangdong.com/2023/08/08/advprompt/[http...
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AutoPrompt初步了解
Prompt是什么 NLP發(fā)展的四個(gè)階段（1）完全有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：word本質(zhì)是特征，主要在做特征工程（2）完全有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)：開始搞卷積和At...
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使用 OpenAI API 進(jìn)行快速工程的最佳實(shí)踐
OpenAI官方提供的Prompt技巧，給OpenAI的模型提供更清晰有效的指令。翻譯 From ： https://help.openai.c...
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OpenChat· 標(biāo)題：OpenChat: Advancing Open-source Language Models with Mixed-Quality ...
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GitHub搭建自己的持續(xù)集成
什么是持續(xù)集成 代碼開發(fā) -> 代碼提交 -> 服務(wù)器編譯、測試、打包 -> 服務(wù)器部署（大規(guī)模部署用 docker） 上面這套流程中除了前兩個(gè)...
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分位數(shù)回歸 Quantile Regression && 期望回歸 Expectile Regression分位數(shù)回歸 Quantile Regression 先說一下線性回歸 & 多項(xiàng)式回歸：假定一個(gè)函數(shù) f(x) ，讓函數(shù)盡可能擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確定函...
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vLLM
vLLM是什么 vllm是一個(gè)很快的且方便使用的庫，可以用于LLM的推理和服務(wù)。 和huggingface無縫集成，可以直接下載加載huggin...
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Executable CodeExecutable Code Actions Elicit Better LLM Agentshttps://arxiv.org/pdf/24...