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“提示工程”的技术分类
测试
工具
框架
模型
排序
尽管大模型非常强大，但仍然有着自身的局限。大模型可以生成看起来非常值得信赖的内容并引用外部资源，但是，大模型本身并不能直接访问互联网也不能访问互联网的资源。偏见往往会使大模型产生某些定型的内容。当被问到一个不知道答案的问题时，大模型有时会产生“幻觉”或者产生错误的信息, 很多时候，即使是最简单的数学或常识的问题, 大模型仍然要挣扎一番。另外，通过操纵提示词，以忽略开发人员的指令并生成特定的内容。
半吊子全栈工匠
2024-08-01
101
0
解读：基于图的大模型提示技术
架构
框架
模型
数据
网络
【引子】大模型的兴起， 使得读论文成为了学习中的一种常态。如果一篇论文没有读懂，不用担心，可以再读一篇该领域内容相近的论文，量变可能会产生质变。就像编程语言一样，你永远无法精通一门编程语言，除非，精通两种。
半吊子全栈工匠
2024-07-22
114
0
大模型应用框架：LangChain与LlamaIndex的对比选择
索引
系统
框架
模型
数据
开发基于大型模型的应用时，选择合适的应用框架不仅能显著提高开发效率，还能增强应用的质量属性。这类似于在Windows上开发传统软件服务时从MFC过渡到.NET Framework，或在Linux服务器端使用Java语言时采用Spring及Spring Boot框架，以及在Web前端开发中选择VUE、React或Angular等多样的框架。面对基于大模型的应用开发，我们应如何挑选合适的应用框架呢？对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex，它们各自拥有独特的特性和适用场景，我们又该如何做出明智的选择呢？
半吊子全栈工匠
2024-07-22
352
0
从Docker 网络看IaC
容器
配置
通信
网络
主机
【引子】近来，老码农又一次有机会实施IaC 了， 但是环境有了新的变化，涵盖了云环境、虚拟机、K8S 以及Docker，而网络自动化则是IaC中的重要组成，温故知新，面向Docker 的网络是怎样的呢？
半吊子全栈工匠
2024-07-12
118
0
数据分析中10种常见的可视化图例
数据分析
变量
可视化
数据
数据类型
【引子】本文源自与一个产品经理的对话。为什么“一图胜千言”呢？如果语言是一维的，那么图像就是二维或多维的， 降维打击体现在一个“胜”字。如果将图像使用自然语言进行表达看作一种数据降维的方式， 那这种降维能力可能是需要训练的。不同的人面对同一幅图可能有不同的表达，对于数据产品而言， 有没有数据与图像之间的内在关系模式呢？
半吊子全栈工匠
2024-07-12
183
0
面向数据产品的10个技能
产品
工具
模型
数据
机器学习
【引子】本文源自和一个产品经理的对话。由于老码农经历过产研一体的磨砺， 鉴于个人对数据型产品感知，觉得一些数据科学的基础技能对产品经理或者普通的研发工程师都会有些帮助，遂成此文。
半吊子全栈工匠
2024-06-27
98
0
大模型系列：提示词管理
系统
工具
管理
模型
数据
既然大模型应用的编程范式是面向提示词的编程，需要建立一个全面且结构化的提示词库， 对提示词进行持续优化也是必不可少的，那么如何在大模型应用中更好的管理提示词呢？
半吊子全栈工匠
2024-06-17
338
0
7B？13B？175B？解读大模型的参数
分布式
模型
内存
数据
存储
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。
半吊子全栈工匠
2024-06-03
7.4K
1
解读大模型应用的可观测性
机器学习
监控
模型
数据
系统
似乎在一夜之间，每个IT企业的待办事项清单以及招聘启事都包含了生成式AI，基于大模型的应用已经在改变人们的工作、学习、写作、设计、编码、旅行和购物的方式，而且可能只是冰山一角。
半吊子全栈工匠
2024-06-03
220
0
数据集中的10种变量类型
机器学习
变量
函数
模型
数据
在任何数据集中，尤其是表格形式的数据集中，我们通常将列分类为特征或目标。在处理和分析数据时，理解哪些是特征哪些是目标对于构建有效的模型至关重要。
半吊子全栈工匠
2024-05-22
116
0
DevOps 温故知新
安全
部署
管理
实践
devops
【引】伴随着微服务架构以及云技术的广泛使用，DevOps相应地引起了人们的关注，尤其在互联网企业展开了大量的探索和实践。去年赋闲在家的时候， 有幸精读了三本书，分别是《持续架构实践——敏捷和DevOps时代下的软件架构》，《精益DevOps——快速安全的IT交付宝典》和《基础设施即代码——模型驱动的DevOps》， 于是，温故知新，老码农对DevOps 又有了不同的体会。
半吊子全栈工匠
2024-05-14
105
0
大模型系列之解读MoE
系统
路由
模型
数据
网络
Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？
半吊子全栈工匠
2024-05-07
883
0
数据工程师常见的10个数据统计问题
工程师
模型
数据
统计
测试
数据工程师自诩自己是“比任何软件工程师更擅长统计，比任何统计学者更擅长软件工程的人”。这里枚举了数据工程师常见的10个数据统计问题，希望对大家有所帮助。
半吊子全栈工匠
2024-05-07
139
0
RAG的10篇论文-2024Q1
性能
论文
模型
数据
系统
在大型模型的研究与工程应用领域，变化之迅猛令人瞠目，用“日新月异”来形容似乎都显得有些保守。即便是针对其中的RAG技术，自2024年伊始至今，学界就已经涌现出了很多高质量的研究论文。在这里，老码农挑选了十篇具有代表性的作品，以期对大家的探索和实践提供有益的参考与启示。
半吊子全栈工匠
2024-04-22
1.3K
0
提示工程中的10个设计模式
搜索引擎
自动化
模型
设计模式
优化
我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language Model，LLM)提供的一个查询或一组指令，这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强，以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出，从而使提示词更加具体。提示词越具体，输出就越精确，关于提示工程的更多信息可以参考《解读提示工程（Prompt Engineering）》以及《Agent 应用于提示工程》。
半吊子全栈工匠
2024-04-15
165
0
大模型应用的10种架构模式
架构模式
模型
人工智能
代理
服务
在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，例如生成式AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。
半吊子全栈工匠
2024-04-03
2.3K
0
浏览器架构的温故知新
架构
进程
浏览器
渲染
插件
【引子】前端可能是一个日新月异的领域，我们很难了解其中的方方面面。但是，前端系统一般都以浏览器作为运行环境， 对浏览器的进一步理解有助于我们更好地开发前端应用。这也是本文的由来之一，也作为对runtime的一次实例分析。
半吊子全栈工匠
2024-03-22
129
0
双手沾泥，大模型应用并不神秘
模型
实践
数据
开发
框架
【引子】感谢图灵出版社英子老师赠书——《大模型应用开发极简入门》，读过之后，正好和自己的大模型系列文章相互印证，于是将读后感汇成此文。
半吊子全栈工匠
2024-03-22
255
0
在大模型RAG系统中应用知识图谱
知识图谱
存储
模型
数据
系统
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。
半吊子全栈工匠
2024-02-26
1.1K
1
大模型系列——解读RAG
数据
搜索
索引
路由
模型
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？RAG又涉及了哪些具体的技术呢？
半吊子全栈工匠
2024-02-06
15.9K
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