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AI交流(进群备注:)

该项目提供了关于提示技术的全面调查,包含超过76页和1500多篇相关论文,深入探讨各种提示技术的应用和发展。
The Prompt Report的特点:
1. 58种纯文本提示技术
2. 元提示、自动提示和自动提示工程师
3. 答案工程和答案提取器
4. 多种代理类型,包括基于代码的代理和基于观察的代理
5. 安全性分析,包括即时黑客攻击和数据隐私风险
6. 对齐机制处理模糊性和偏差
The Prompt Report的功能:
1. 研究提示技术的分类法和使用情况
2. 分析和比较不同提示技术的表现
3. 开发与GenAI系统的交互方式
4. 建立提示技术的结构化理解
5. 进行自然语言前缀提示的文献元分析
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makeMoE开源项目 – 稀疏专家混合语言模型实现
makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型,基于 PyTorch 框架,采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目,旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现,并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现,还可作为自回归字符级语言模型的参考实现,适用于自然语言处理领域的实验和开发。
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