ChatGPT技术对话生成模型的训练数据扩充与多源数据融合方法.docx下载

weixin_39820835 2023-09-12 09:00:45

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/vipfanxu/88260164?utm_source=bbsseo

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ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

当前大模型生态呈现开源与闭源双轨并行发展的格局，两者在技术特性、商业模式、应用场景和生态影响等方面存在显著差异，共同构成了人工智能技术发展的多元图景。开源大模型是指开放源代码、训练数据和技术文档的模型，允许任何人查看、修改和分发。典型代表包括Meta的Llama系列、阿里的Qwen系列、DeepSeek等。这种开放性带来了更高的透明度，开发者可以深入了解模型的工作原理，增强对模型行为的信任。闭源大模型则保持源代码、数据集和技术细节的保密性，通常作为商业产品通过API服务提供。以OpenAI的GPT系列、百度

RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图介绍：富文本主要存储于 txt 文件中，因为排版比较整洁，所以获取方式比较简单实战技巧：【版面分析——富文本txt读取】

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！

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