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摘要: 吴恩达大模型教程笔记(五) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P10:《提示词工程师》第1集 引言 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 欢迎参加聊天课程,Gpt 工程师为开发者,我很高兴有你,教这个是一个弃权,和我一起,她是Open 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:20 绝不原创的飞龙 阅读(107) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(四) 【构建高级RAG应用】可商用落地教程!附全套代码_LLM_Langchain_Llama - P3:3. 第二篇 - RAG 指标三元组(RAG Triad of metrics) 中英文字幕 - 吴恩达大模型 - BV1hMameREN3 在本课中,我们将深入探讨,在本 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:20 绝不原创的飞龙 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(十一) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P96:5.L4-rerank.zh - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 欢迎来到第四课,我非常兴奋要向您展示一种我特别喜欢的方法,叫做重新排名。 现在您已经学习了关键 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:20 绝不原创的飞龙 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(十) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P76:使用指令对LLM进行微调3——对单一任务进行微调 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 虽然LLMs因其能够在单个模型中执行许多不同语言任务而闻名,您的应用程序可能 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:20 绝不原创的飞龙 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(三) 【ChatGPT提示词工程师】 DeepLearning.AI - P6:第6集 转换 - 吴恩达大模型 - BV1Wf421q7cd 大型语言模型非常擅长将其输入转换为不同的格式,例如用一种语言输入一段文本,把它转换成另一种语言。 或者帮助拼写和语法纠正,所以作为输入, 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:20 绝不原创的飞龙 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(七) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P29:5——基于文档的问答 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 人们构建的最常见复杂应用之一。 使用llm是一个可回答文档内或关于文档问题的系统,给定一段文本可能来自P 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:19 绝不原创的飞龙 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(六) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P21:3. 第二篇 - RAG 指标三元组(RAG Triad of metrics) 中英文字幕 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 本节课我们将深入探讨评估,我们将 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:19 绝不原创的飞龙 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(九) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P57:6:构建与大语言模型交互的聊天应用 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 最后一课建聊天App,开源Llm falcon四B,最佳开源模型之一,我很兴奋,希望你也一 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:19 绝不原创的飞龙 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(二) 【LangChain大模型应用开发】DeepLearning.AI - P4:4——链 - 吴恩达大模型 - BV1iZ421M79T 这节课,这节课。 哈里森将教授土地链最重要的基础构建块,哈里森将教授土地链最重要的基础构建块,即链条,即链条,链条通常结合一个大语言模型 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:19 绝不原创的飞龙 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 吴恩达大模型教程笔记(八) LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI - P39:7——完整功能的聊天机器人 - 吴恩达大模型 - BV1gLeueWE5N 我们离拥有一个功能齐全的聊天机器人只差一步,我们首先开始加载文档,然后我们进行了分割,然后我们创建 阅读全文
posted @ 2024-10-01 18:19 绝不原创的飞龙 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
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