gpt-3

搜索引擎vs向量数据库：LangChain混合检索架构实战解析核心场景：解决大模型知识滞后问题，通过搜索引擎获取实时信息避坑指南：公共API存在频率限制，建议使用代理或自建网关服务

John_今天务必休息一天

大语言模型预训练数据——数据采样方法介绍以GPT3为例这是 GPT - 3 训练时的数据集配置，核心是非等比例采样——不按数据集原始大小分配训练占比，而是人工设定不同数据集在训练中被抽取的概率（Weight in training mix ），让小数据集也能被多次学习，大数据集适当降低重复度，平衡模型学习广度与深度。

【Prompt实战】国际翻译小组本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）

解决RAGFlow部署中镜像源拉取的问题Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/ ": context deadline exceeded

BERT、GPT-3与超越：NLP模型演进全解析自然语言处理（NLP）领域近年来经历了前所未有的变革，从早期的统计方法到如今的深度学习大模型，技术的进步推动了机器理解、生成和交互能力的飞跃。其中，BERT和GPT-3作为两个里程碑式的模型，分别代表了不同的技术路线，并在各自的应用场景中展现出强大的能力。本文将深入解析BERT和GPT-3的核心思想、技术差异，并探讨NLP模型的未来发展趋势。　　1.BERT：双向编码器的革命　　2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Tra

昊昊该干饭了

拆解 Prompt 工程：五大场景驱动 DeepSeek 超越 ChatGPT同样的模型、不一样的答案，差距往往发生在一行 Prompt 里。本文围绕五大高频实战场景，给出可直接复制的 DeepSeek 提问框架，并穿插《DeepSeek 行业应用大全》中 64 个行业模板精华，帮助读者迅速跑赢 ChatGPT。🌟

大模型系列（五）--- GPT3: Language Models are Few-Shot Learners论文链接： Language Models are Few-Shot Learners点评： GPT3把参数规模扩大到1750亿，且在少样本场景下性能优异。对于所有任务，GPT-3均未进行任何梯度更新或微调，仅通过纯文本交互形式接收任务描述和少量示例。然而，我们也发现部分数据集上GPT-3的少样本学习能力仍有局限，以及一些因依赖大规模网络语料训练引发的潜在方法学问题。

古希腊掌管学习的神

[Agent]AI Agent入门02——ReAct 基本理论与实战ReAct（Reasoning and Acting）是一种通过协同推理（Reasoning）与行动（Acting）提升大语言模型（LLM）任务解决能力的技术。其核心思想是在解决复杂问题时交替生成推理和动作，形成闭环的决策流程。通过交叉推理和行动，ReAct 使智能体能够动态地在产生想法和特定于任务的行动之间交替，动态地处理复杂任务并提高决策的准确性和可靠性。

明明跟你说过

LangChain + 文档处理：构建智能文档问答系统 RAG 的实战指南🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

用 Deepseek 写的uniapp油耗计算器下面是一个基于 Uniapp 的油耗计算器实现，包含 Vue 组件和页面代码。在 pages 目录下创建 fuel-calculator 页面：

面试篇 - GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）模型与GPT-2一样，但是应用了Sparse attention：Dense attention：每个token之间两两计算attention，复杂度为O(n2)。

飞火流星02027

BERT、T5、ViT 和 GPT-3 架构概述及代表性应用这些模型分别在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著进展，推动了深度学习技术的发展。这些模型在各自领域推动了技术边界，为实际应用提供了高效、灵活的解决方案。

大模型论文：Language Models are Few-Shot Learners(GPT3)文章地址：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

文心一言与 DeepSeek 的竞争分析：技术先发优势为何未能转化为市场主导地位？目录引言第一部分：技术路径的差异——算法创新与工程优化的博弈1.1 文心一言的技术积累与局限性1.1.1 早期技术优势

A Brief History: from GPT-1 to GPT-3This is my reading notes of 《Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT》.

Language Models are Few-Shot Learners，GPT-3详细讲解GPT的训练范式：预训练+Fine-Tuning GPT2的训练范式：预训练+Prompt predict （zero-shot learning） GPT3的训练范式：预训练+Prompt predict （few-shot learning）

三月七（爱看动漫的程序员）

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Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？在AI编程新时代，Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验：Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？

【GPT】从GPT1到GPT3every blog every motto: Although the world is full of suffering， it is full also of the overcoming of it

Openai Dashboard可视化微调大语言模型大语言模型微调（Fine-tuning）是指对已经预训练好的大规模语言模型（如GPT、BERT等）进行针对性调整，使其适应特定任务或领域的过程。以下是关键点的分步解释：