LLM预训练：解决语言不匹配与知识不足
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VhqZwf34riSekcksULFcx6K3nDg/a2... 输出一些乱码（不合法的unicode 序列）： 游泳池是杭州西湖的一个游泳池， . 词表 ... 我们按照类别对评测数据进行采样，结果如下：. 任务名称. 例子. 文本生成. 为一种 ...
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如何通过多轮对话解决指代消解问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IS8cwWSTZiRszOkBmyUcszrUnpe/ae大语言模型技术的本质导致了大模型的输出结果具有不可预测性，此外，静态的 ... 数据安全性：对于企业来说，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险 ...
从Artifacts 到Cursor 的连续爆火，唤起了大模型的又一春
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Qzg7wlFAeiVSvQkHyq2cRWMMnAb2024年9月7日 ... ... 结果输出，这样子就突破了tools的固定范式，能做的事情就变得非常多了。 但是可惜的是，OpenAI似乎点错了技能点。之前就很多人吐槽OpenAI的工程能力弱 ...
大模型预训练中的Tokenizer，WordPiece和BPE怎么选？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BW3WwbNGui2FeDkjMFJcatxqnfd/aj但任何1 个汉字都是可以由unicode 表示（只是组合顺序不同），因此「待」就被切成了3 个token。 通常在模型训练不够充足的时候，模型会输出一些乱码（不合法的unicode 序列）：.
如何借鉴李继刚的Prompt技巧优化与GPT的对话？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ChqTwjvpPitkimkUGTBc4Pw6nvY/a8这个比较关键, 因为GPT 的输出本来就是统计概率计算的结果, 如果测试用例每次都不一样, 就会出现每个版本的Prompt 都有一些输入的效果还不错的情况, 缺少了一致性的 ...
LangChain-Chatchat框架：实现RAG的开源工具 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ny51wDitLi0gGFkSjOeczs5snre/a3所以说在直接将LLMs部署运行到生产环境中时，其就是一个黑盒，鬼知道它会输出什么的结果... ... 手动切割分段：为了保证知识库数据的完整性，人工对内容进行准确切割.
云函数-常见问题（FAQ）
https://ae.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/233483919117... 结果过滤」的方式替代连表查询。详见oql 使用说明。. . SDK 使用oql 访问外部数据 ... 对于附件下载场景避免并发一次性下载过多附件超过内存限制。. 对于日志场景 ...
「机器社会：与大模型和自动化决策共存」工作坊全解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DCVNwerZsirOZKkd2dicCpycnqc/a1... 结果：. 下面依次展示了BabyGPT阅读哈利波特系列后，通过迭代训练输出的内容情况。我们会看到它从初始的口吐乱码，到整句输出，一共经过了30000轮的训练。这可能正应和 ...
如何使用自己的数据集？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K6b1woVtlizjV0klBBgc6ZJUnie/ae解决方法有二：. 一、尝试找寻所缺失文件的新路径，替换旧路径。但在文件结构已经混乱的情况下很难保证后续在读取文件时不会出现类似任务，建议采取第二种方法。 二、重新加载 ...
从Artifacts 到Cursor 的连续爆火，唤起了大模型的又一春 - 飞书云文档
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