ExpertLLaMA:一个使用ExpertPrompting构建的开源聊天机器人,其能力达到ChatGPT的96%。

ExpertLLaMA通过在普通指令中添加专家身份描述,产生高质量、详细的专家级回答。

本项目提供了方法简介、52,000个专家数据集样本、52,000个基线数据集样本、52,000个对应每个具体指令的专家身份描述、基于专家数据集训练的ExpertLLaMA检查点以及与Vicuna、LLaMA-GPT4等现有模型的评估结果。

paper | github
Anse:极致优化的 AI 聊天 UI,具有强大的插件系统。支持类似于OpenAI和Replicate等AI平台的扩展,支持自定义模型参数。还提供会话记录保存、多种对话模式、优化的用户界面体验和一键部署等功能。

anse | docs
ChatGPT+麦肯锡方法论,快速了解一个行业 | 原文阅览 | #经验

借助麦肯锡方法论了解一个行业主要是三个关键步骤:
- 第1步是总结行业的100个关键词。
- 第2步是找三五个专家访谈,了解各种行业问题。
- 第3步是找三五本行业专业书籍,仔细阅读并找出共性。

利用ChatGPT的步骤:
1. 让ChatGPT给出50个关键字,并以表格的形式呈现
2. 让ChatGPT对这些关键字进行归类,生成Markdown表格。分类后的关键字有利于我们初步建立行业的知识框架
3. 在对关键字排除优先级,以及提供参考的书籍资料。由于ChatGPT喜欢胡说八道,所以要加上“引用真实数据”
4. 可以让GPT筛选行业宏观方面内容,例如产业结构、上下游等,并形成Markdown表格
5. 可以借助“Show Me”这种导图插件生成思维导图
6. 可以借助“AskYourPDF”插件或者ChatDoc平台辅助阅读PDF
一种可定制的prompt,通过 Mr. Ranedeer AI Tutor 释放 GPT-4 的潜力,可为具有不同需求和兴趣的用户提供个性化的学习体验。

快速入门:访问聊天GPT,选择GPT-4(或以上)型号,将Mr_Ranedeer.json的内容复制并粘贴到 ChatGPT 中,让 Ranedeer 指导完成配置过程即可。

拷贝它的JSON文件内容或者Markdown文件内容,推荐Markdown文件,体积最小。

它有若干选项:
- Depth:学习的深度或难度,1代表小学生水平,10代表博士水平
- Learning Styles:学习风格,有: 感知型,视觉型*(需要插件),归纳型,积极型,顺序型,直觉型,语言型,演绎型,反思型,全局型
- Communication:沟通方式,有:随机的、正式的、教科书的、外行的、讲故事的、苏格拉底的、幽默的
- Tone Styles:语气风格,辩论、鼓励、中立、告知、友好
- Reasoning Frameworks:推理框架,演绎法、归纳法、归纳法、类比法、随意法
- Language:语言,默认英语,你可以改成GPT-4支持的任意语言。

你可以略作修改或者直接复制粘贴到ChatGPT,然后你就可以用命令跟GPT对话让它指导你学习了。缺点是是初始的Tokens占用太多,会话消息一多就要重新开始了。

Mr. Ranedeer
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手把手教你 5 分钟将公司 CEO 数字克隆装进公众号 | Link

这篇文章提供了一种方法将公司 CEO 的语料进行训练,打造了一个数字克隆版的 CEO,然后将这个数字克隆接入了微信公众号作为客服,
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计图大模型推理库 - 笔记本没有显卡也能跑大模型

本大模型推理库JittorLLMs有以下几个特点:
1. 成本低:相比同类框架,本库可大幅降低硬件配置要求(减少80%),没有显卡,2G内存就能跑大模型,人人皆可在普通机器上,实现大模型本地部署;是目前已知的部署成本最低的大模型库;
2. 支持广:目前支持了4种大模型:ChatGLM大模型;鹏程盘古大模型;BlinkDL的ChatRWKV;国外Meta的LLaMA大模型;后续还将支持MOSS等国内优秀的大模型,统一运行环境配置,降低大模型用户的使用门槛。
3. 可移植:用户不需要修改任何代码,只需要安装Jittor版torch(JTorch),即可实现模型的迁移,以便于适配各类异构计算设备和环境。
4. 速度快:大模型加载速度慢,Jittor框架通过零拷贝技术,大模型加载开销降低40%,同时,通过元算子自动编译优化,计算性能相比同类框架提升20%以上。

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一本系统地教你将深度学习模型的性能最大化的战术手册

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该工具提供以下特性:

- 连接 GitHub 账号,在本地更好的管理项目;
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