RT indigoHarnessing the Power of LLMs in Practice

如果预训练阶段没有看过，在微调时增加的知识可能更容易让模型产生幻觉。

如果预训练阶段没有看过，在微调时增加的知识可能更容易让模型产生幻觉。以此推论，开源模型微调的事实性很难有提升。而GPT4的事实性准确性也来自预训练。 anton: This is a useful recent talk on why LLMs hallucinate. It seems that fine tuning can teach the model to hallucinate more if that knowledge was not previously seen before during training

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| #指南 LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。 LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

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RT MyShell Excited to unveil our New Feature Create your own chatbot, in just 5 MINUTES! 重磅推出机器人创意工坊，创造你的强大BOT仅需5分钟 Witness the power of creativity at your fingertips. Here's what you need to know

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RT indigo 昨天 Google 发布了PaLM 2 驱动的 Codey，帮你实现代码转换、修改和撰写！很明显这是对标 VS Code + Github Copilot，在智能时代能否挑战它们的统治地位，让我们试目以待

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RT leafwind 做 bilibili 以及抖音，就像做外送一样，终究是靠著平台补贴，平台成长起来之后，人矿就被抛弃。同样的割韭菜逻辑到处都能看到，不过端传媒这篇文章把数字以及访谈介绍得非常详细，值得一读。以下节录几个段落，最后附上连结。

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