智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用

智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用
来源:深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 本文 约7500字 ,建议阅读15分钟 LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本、故事、论文和程序;它可以被视为一个强大的通用问题解决器。 [ 前言 ]以LLM(大语言模型)作为核心控制器构建智能体是一个很酷的概念。AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等几个概念验证演示都是鼓舞人心的示例。LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本、故事、论文和程序;它可以被视为一个强大的通用问题解决器。 智能体系统概述 在 LLM 支持的...

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

开源图像模型Stable Diffusion入门手册
来源 腾讯程序员 [腾讯技术工程 ]() 2023-04-11 18:00 发表于广东 作者:hking Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但运算的速度依旧明显慢于 N 卡,参见: Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-d...

ChatGPT 是怎么做的,为什么它有效

ChatGPT 是怎么做的,为什么它有效
、“ 介绍神经网络的基本概念和结构,讨论训练实践、技巧以及网络规模的大小对模型能力的影响。同时介绍嵌入(Embeddings)概念,将高维数据映射到低维空间。通过本文,您将对神经网络有更深入的理解,有助于后面理解 ChatGPT 是怎么做的,为什么它有效。” 01 — 神经网络 那么我们用于图像识别等任务的典型模型实际上是如何工作的呢?当前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络发明于 20 世纪 40 年代,其形式与今天的使用非常接近,可以被认为是大脑工作方式的简单理想化。 人脑中约有 1000 亿个神经元(神经细胞),每个神经元每秒能够产生高达一千次的电脉冲。神经元连接在一个复杂的网...

4.3 【prompt教程5】使用外部工具

4.3 【prompt教程5】使用外部工具
使用外部工具 通过向GPT提供其他工具的输出来补偿GPT的弱点。例如,文本检索系统可以告诉GPT相关文档。代码执行引擎可以帮助GPT进行数学和运行代码。如果一项任务可以通过工具而不是GPT更可靠或高效地完成,请卸载它以充分利用两者。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索 如果作为其输入的一部分提供,模型可以利用外部信息来源。这可以帮助模型产生更明智和最新的响应。例如,如果用户询问有关特定电影的问题,则在模型的输入中添加有关电影的高质量信息(例如演员、导演等)可能是有用的。嵌入可用于实现高效的知识检索,以便在运行时动态地将相关信息添加到模型输入中。 文本嵌入是一种可以测量文本字符串之间相关性的...