Claude 2.1 小说作家的写作提示和技巧
Claude 2.1 的发布在作者中引起了一些最初的担忧，特别是由于难以使用以前版本 Claude 2.0 中的既定技术。用户报告说，Claude 2.1 似乎没有那么有创意，而且限制性更强，经常为没有生成预期的内容提供借口。 然而，经过进一步调查，这些问题似乎与提示的结构有关，而不是人工智能设计的固有问题。通过调整提示技巧并了解 Claude 2.1 的具...
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关于如何充分利用 ChatGPT 响应的 14 个专家提示
在快节奏、不断变化的人工智能和机器学习世界中，ChatGPT 成为对话代理可以完成的杰出例子。它的曲目种类繁多，从制作复杂的诗歌和回答多方面的问题，到执行一系列任务，包括但不限于生成类似于您现在正在阅读的文章。然而，重要的是要认识到，您收到的回复的质量通常与您提供的提示和问题的质量密不可分。如果您的目标是从 ChatGPT 中提取最精确、最有创意和上下文相关...
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将 LLM 当做操作系统
将 LLM 当做操作系统 大型语言模型（LLM）在扩展对话和文档分析等任务中存在上下文窗口有限的局限性。为了解决这个问题，作者提出了虚拟上下文管理，这是一种受传统操作系统的分层存储系统启发的技术。他们引入了MemGPT系统，该系统管理不同的存储层次，在LLM有限的上下文窗口中提供扩展的上下文，并利用中断来管理其与用户之间的控制流。作者在两个领域评估了他们基于...
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Ring Attention – 一种内存高效的方法
Ring Attention – 一种内存高效的方法 利用自注意力的分块计算将长序列分布到多个设备上，以克服 Transformer 架构固有的内存限制，从而能够在训练和推理过程中处理较长的序列；能够在保持性能的同时根据设备数量缩放上下文长度，在没有注意力近似的情况下超过 1 亿上下文长度。
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如何使用StreamingLLM提高LLM的速度
如果您注意到本地安装的LLM在尝试包含更大的提示时速度变慢。您可能对一种新的解决方案感兴趣，该解决方案可以提高大型语言模型的速度和性能，以StreamingLLM的形式帮助提高LLM的速度和性能。将 Llama 2 和 Falcon 扩展到 4 万个代币，并提供比标准 LLM 快 22 倍的推理速度。 查看下面由AI Jason创建的视频，他解释了有关Str...
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改善 ChatGPT 响应的 5 大技巧
对话式人工智能的出现彻底改变了我们与技术互动的方式。像ChatGPT这样的聊天机器人已经变得越来越复杂，为用户提供了更像人类的交互体验。但是，总有改进的余地。在本文中，我们将深入探讨 ChatGPT 可以增强的五个领域，以提供更好、更连贯、更相关的响应。 1. 情境感知 背景和重要性 上下文感知是指计算系统主动收集、分析和利用与其操作环境相关的信息的复杂能力...
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