Tôi bắt đầu tóm tắt hàng chục cuốn sách bằng tay và nhận thấy rằng tôi sẽ mất hàng tuần cho mỗi bản tóm tắt. Sau đó, tôi nhớ lại cuộc cách mạng AI đang diễn ra và quyết định rằng mình đã quá muộn để nhảy xuống vùng nước này. . Khi tôi bắt đầu khám phá việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tóm tắt các văn bản lớn, tôi không tìm thấy hướng dẫn rõ ràng nào về cách thực hiện điều đó Một số trang đưa ra các ví dụ gợi ý để cung cấp cho GPT4 ý tưởng rằng nó sẽ biết nội dung của bất kỳ cuốn sách nào bạn muốn tóm tắt một cách kỳ diệu. (KHÔNG) Một số người đề xuất tôi cần tìm một mô hình có ngữ cảnh lớn có thể xử lý toàn bộ văn bản của tôi trong một lần. (Chưa) Một số công cụ nguồn mở có sẵn cho phép bạn tải tài liệu lên cơ sở dữ liệu và trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của cơ sở dữ liệu đó. (Tiến gần hơn) Những người khác gợi ý rằng trước tiên bạn phải chia cuốn sách thành nhiều phần và đưa chúng vào LLM để tóm tắt từng phần một. (Bây giờ chúng ta nói chuyện) Ngoài việc đưa ra quyết định đó, còn có rất nhiều biến số phải được tính đến khi triển khai LLM nhất định. Tôi nhanh chóng nhận ra rằng, bất chấp mọi đề xuất hoặc xếp hạng mô hình có sẵn, tôi vẫn nhận được kết quả khác với những gì người khác có. Cho dù đó là trường hợp sử dụng của tôi, định dạng mô hình, lượng tử hóa, nén, kiểu nhắc nhở hay gì? Tôi không biết. Tất cả những gì tôi biết là, hãy tự xếp hạng người mẫu trong điều kiện làm việc của riêng bạn. Đừng chỉ tin vào một số biểu đồ bạn đọc trực tuyến. Hướng dẫn này cung cấp một số chi tiết cụ thể về quá trình xác định và kiểm tra chi tiết của các biến được đề cập ở trên. . Tìm dữ liệu xếp hạng đầy đủ, hướng dẫn và tóm tắt kết quả trên GitHub Lý lịch Điều khoản quan trọng Một số thuật ngữ này được sử dụng theo những cách khác nhau, tùy thuộc vào ngữ cảnh (không có ý định chơi chữ). : (Mô hình AKA) Một loại Trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) : GPT3.5 và GPT4 của OpenAI đã gây bão trên toàn thế giới. (Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đang lựa chọn trong số các mô hình nguồn mở và\hoặc có thể tải xuống miễn phí được tìm thấy trên .) Ví dụ Ôm Mặt : Một kỹ thuật để lưu trữ tài liệu trong cơ sở dữ liệu mà LLM tìm kiếm trong số đó để tìm câu trả lời cho một truy vấn nhất định của người dùng (Tài liệu Q/A). Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) do Meta AI phát triển (Lời nhắc AKA hoặc Ngữ cảnh) là truy vấn do người dùng cung cấp. Hướng dẫn sử dụng: Ví dụ: “Tóm tắt văn bản sau: ” { text } Các hướng dẫn đặc biệt được đưa ra trước lời nhắc của người dùng, giúp hình thành tính cách của trợ lý của bạn. Lời nhắc hệ thống: Ví dụ: “Bạn là một Trợ lý AI hữu ích.” Hướng dẫn sử dụng và có thể là lời nhắc của hệ thống cũng như các vòng câu hỏi\câu trả lời trước đó. (Các cặp câu hỏi/trả lời trước đây cũng được gọi đơn giản là ngữ cảnh). Bối cảnh: : Đây là những tổ hợp ký tự đặc biệt mà LLM được đào tạo để nhận ra sự khác biệt giữa hướng dẫn người dùng, lời nhắc hệ thống và ngữ cảnh so với các câu hỏi trước đó. Kiểu nhắc nhở Ví dụ: <s>[INST] {systemPrompt} [INST] [INST] {previousQuestion} [/INST] {answer} </s> [INST] {userInstructions} [/INST] Cho biết số lượng tham số trong một mô hình nhất định (cao hơn thường là tốt hơn). Tham số là các biến nội bộ mà mô hình học được trong quá trình đào tạo và được sử dụng để đưa ra dự đoán. Theo mục đích của tôi, các mẫu 7B có thể phù hợp với GPU của tôi có VRAM 12GB. 7B: Đây là định dạng cụ thể cho LLM được thiết kế cho phần cứng tiêu dùng (CPU/GPU). Dù bạn quan tâm đến mô hình nào, để sử dụng trong PrivateGPT, bạn phải tìm phiên bản GGUF của nó (thường được tạo bởi ). GGUF: TheBloke Khi duyệt các tệp của kho lưu trữ GGUF, bạn sẽ thấy các phiên bản khác nhau của cùng một mô hình. Số cao hơn có nghĩa là ít nén hơn và chất lượng tốt hơn. Chữ M trong K_M có nghĩa là “Trung bình” và chữ S trong K_S có nghĩa là “Nhỏ”. Q2-Q8 0, K_M hoặc K_S: Đây là dung lượng bộ nhớ của GPU của bạn. Để tải nó hoàn toàn vào GPU, bạn sẽ cần một model có kích thước nhỏ hơn VRAM hiện có của mình. VRAM: Đây là số liệu LLM cân nhắc ngôn ngữ. Mỗi mã thông báo bao gồm khoảng 4 ký tự. Mã thông báo: PrivateGPT là gì? PrivateGPT (pgpt) là một cung cấp giao diện người dùng và API có thể lập trình cho phép người dùng sử dụng LLM bằng phần cứng riêng tại nhà. Nó cho phép bạn tải tài liệu lên cơ sở dữ liệu cục bộ của riêng bạn để hỏi đáp tài liệu được RAG hỗ trợ. dự án nguồn mở : Tài liệu PrivateGPT - Tổng quan PrivateGPT cung cấp chứa tất cả các khối xây dựng cần thiết để xây dựng . API tuân theo và mở rộng tiêu chuẩn API OpenAI, đồng thời hỗ trợ cả phản hồi thông thường và phản hồi trực tuyến. Điều đó có nghĩa là, nếu bạn có thể sử dụng API OpenAI trong một trong các công cụ của mình, thì bạn có thể sử dụng API PrivateGPT của riêng mình mà không cần thay đổi mã nếu bạn đang chạy PrivateGPT ở chế độ . API các ứng dụng AI riêng tư, nhận biết ngữ cảnh và miễn phí local Tổng quan Tôi bắt đầu bằng việc đặt câu hỏi cho các chương sách bằng cách sử dụng UI\RAG. PrivateGPT Sau đó thử chọn trước văn bản để tóm tắt. Đây là nguồn cảm hứng cho việc xếp hạng Vòng 1, để xem kết quả của tôi sẽ cho thấy sự khác biệt lớn như thế nào. (Tóm tắt các phần được chọn trước.) Tiếp theo, tôi muốn tìm ra mẫu nào sẽ thực hiện tốt nhất nhiệm vụ này, dẫn đến bảng xếp hạng Vòng 2, trong đó là người chiến thắng rõ ràng. Mistral-7B-Instruct-v0.2 Sau đó, tôi muốn nhận được kết quả tốt nhất từ mô hình này bằng cách xếp hạng các kiểu lời nhắc và viết mã để có được kiểu lời nhắc chính xác như mong đợi. Tất nhiên, sau đó, tôi phải thử nghiệm nhiều khác nhau để xem cái nào hoạt động tốt nhất. lời nhắc hệ thống Tiếp theo, tôi đã thử một vài lời nhắc của người dùng để xác định đâu là lời nhắc chính xác nhất để tạo ra các bản tóm tắt mà tôi yêu cầu ít quá trình xử lý hậu kỳ nhất. Cuối cùng, loại thử nghiệm này phải được tiến hành cho từng LLM và để xác định tính hiệu quả của bất kỳ sàng lọc nào trong quy trình của chúng tôi. Theo tôi, chỉ khi mỗi mô hình đã được nhắm đến những điều kiện lý tưởng nhất thì chúng mới có thể được xếp hạng phù hợp với nhau. Xếp hạng Khi tôi bắt đầu thử nghiệm các biến thể LLM khác nhau, xuất hiện như một phần trong thiết lập mặc định của PrivateGPT (được tạo để chạy trên CPU của bạn). Ở đây, tôi thích các biến thể Q8_0 hơn. mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf Mặc dù tôi đã thử hơn 50 LLM khác nhau cho cùng một nhiệm vụ này, Mistral-7B-Instruct vẫn là một trong những LLM tốt nhất, đặc biệt kể từ khi v0.2 được phát hành, tôi không thấy cái nào tốt hơn. TLDR: - là công cụ dẫn đầu hiện tại của tôi về nhiệm vụ tóm tắt. Mistral-7B-Instruct-v0.2 Vòng 1 - Hỏi đáp vs Tóm tắt Tôi nhanh chóng phát hiện ra khi thực hiện Q/A là tôi nhận được kết quả tốt hơn nhiều khi tải các khối dữ liệu nhỏ hơn lên cơ sở dữ liệu và bắt đầu với một phương tiện chặn rõ ràng mỗi lần. Vì vậy, tôi bắt đầu chia PDF thành các chương cho mục đích Hỏi đáp. Trong phân tích đầu tiên của mình, tôi đã thử nghiệm 5 LLM khác nhau cho các nhiệm vụ sau: Đặt 30 câu hỏi tương tự cho một chương sách 70 trang. Tóm tắt cùng một chương sách 70 trang, chia thành 30 phần. Xếp hạng Câu hỏi/Trả lời - Cuốn sách yêu thích của tôi trong những lần thử nghiệm này, nhưng khi thực sự chỉnh sửa phần tóm tắt, tôi quyết định rằng nó quá dài dòng. Hermes Trismegistus Mistral 7b - Trở thành mẫu máy tôi yêu thích nhất được thử nghiệm trong vòng này. SynthIA 7B V2 - Không tốt như tôi mong muốn. Mistral 7b Instruct v0.1 Rất nhiều chất bổ sung và mất nhiều thời gian nhất trong số chúng. Nó đạt điểm cao hơn một chút so với Mistral về chất lượng\tính hữu dụng, nhưng lượng bổ sung chỉ khiến việc đọc trở nên kém thú vị hơn. CollectiveCognition v1.1 Mistral 7b có câu trả lời quá ngắn và khiến BS của nó nổi bật hơn một chút. Một mô hình tốt nhưng không dành cho việc tóm tắt sách chi tiết. KAI 7b Instruct Hiển thị, cho mỗi mô hình Số giây cần thiết để tạo ra câu trả lời Tổng số hữu ích chủ quan\Xếp hạng chất lượng Có bao nhiêu ký tự được tạo ra? Tổng số đoạn bối cảnh ngữ cảnh được tìm thấy trong phạm vi mục tiêu. Số chất lượng được liệt kê dưới đây được tìm thấy trong văn bản được tạo: Filler (Thêm từ có giá trị thấp hơn) Ngắn (Quá ngắn, không đủ để làm việc.) BS (Không có trong cuốn sách này và không hữu ích.) BS tốt (Không phải từ phần được nhắm mục tiêu nhưng hợp lệ.) Người mẫu Xếp hạng Tìm kiếm chính xác Nhân vật Giây BS chất làm đầy Ngắn BS tốt Hermes-trismegistus-mistral-7b 68 56 62141 298 3 4 0 6 synthia-7b-v2.0 63 59 28087 188 1 7 7 0 mistral-7b-guide-v0.1 51 56 21131 144 3 0 17 1 nhận thức tập thể-v1.1-mistral-7b 56 57 59453 377 3 10 0 0 kai-7b-hướng dẫn 44 56 21480 117 5 0 18 0 Xếp hạng tóm tắt Đối với vòng đầu tiên này, tôi chia nội dung chương thành các phần có phạm vi Mỗi ký tự 900-14000 (hoặc 225-3500 mã thông báo). LƯU Ý: Mặc dù có rất nhiều mô hình ngữ cảnh lớn được phát hành nhưng hiện tại, tôi vẫn tin rằng ngữ cảnh nhỏ hơn sẽ mang lại bản tóm tắt tốt hơn. Tôi không thích nhiều hơn 2750 mã thông báo (11000 ký tự) cho mỗi tác vụ tóm tắt. - Vẫn dẫn đầu. Đó là dài dòng, với một số phụ. Tôi có thể sử dụng những kết quả này. Hermes Trismegistus Mistral 7b - Khá hay nhưng ngắn gọn quá. Nhiều câu trả lời hoàn hảo nhưng 7 câu trả lời quá ngắn\chưa đầy đủ để sử dụng. SynthIA 7B - Quá ngắn. Mistral 7b Instruct v0.1 - Quá ngắn. KAI 7b Instruct - Rất nhiều rác. Một số bản tóm tắt siêu chi tiết và hoàn hảo, nhưng hơn một nửa số câu trả lời là một bộ câu hỏi dựa trên văn bản chứ không phải bản tóm tắt. CollectiveCognition v1.1 Mistral 7b Không có gì ngạc nhiên khi các bản tóm tắt hoạt động tốt hơn nhiều so với Q/A, nhưng chúng cũng có bối cảnh được nhắm mục tiêu rõ ràng hơn. Tên Điểm Ký tự được tạo % Khác biệt so với OG Giây để tạo Ngắn Rác BS Đổ đầy Câu hỏi Chi tiết Hermes-trismegistus-mistral-7b 74 45870 -61 274 0 1 1 3 0 0 synthia-7b-v2.0 60 26849 -77 171 7 1 0 0 0 1 mistral-7b-guide-v0.1 58 25797 -78 174 7 2 0 0 0 0 kai-7b-hướng dẫn 59 25057 -79 168 5 1 0 0 0 0 nhận thức tập thể-v1.1-mistral-7b 31 29509 -75 214 0 1 1 2 17 số 8 Tìm dữ liệu đầy đủ và thứ hạng trên hoặc trên GitHub: , . Google Docs QA Scores Summary Ranks Vòng 2: Tổng kết – Xếp hạng mẫu Một lần nữa, tôi thích phiên bản Q8 của mẫu 7B hơn. Việc phát hiện ra rằng đã được phát hành rất đáng để tiến hành một đợt thử nghiệm mới. Mistral 7b Instruct v0.2 Tôi cũng quyết định thử nghiệm phong cách nhắc nhở. PrivateGPT không đi kèm với lời nhắc Mistral và mặc dù lời nhắc Mistral tương tự như Lời nhắc Llama2, nhưng nó dường như hoạt động tốt hơn với lời nhắc (llama-index) mặc định. - Model này đã trở thành mẫu máy tôi yêu thích nên tôi đã sử dụng nó làm điểm chuẩn. SynthIA-7B-v2.0-GGUF (Llama-index Nhắc) Ngôi sao của chương trình ở đây, khá ấn tượng. Mistral-7B-Instruct-v0.2 (Dấu nhắc Llama2) Vẫn tốt, nhưng không bằng sử dụng dấu nhắc llama-index Mistral-7B-Instruct-v0.2 tốt - Một cái khác của cùng một người tạo ra Synthia v2. Tốt, nhưng không tốt . Tess-7B-v1.4 bằng - hoạt động ổn, nhưng chậm, với lời nhắc llama-index. Chỉ tệ với lời nhắc llama2. (Nên kiểm tra lại với kiểu "Chỉ hướng dẫn" của Llama2) Llama-2-7B-32K-Instruct-GGUF Xếp hạng tóm tắt Chỉ tóm tắt, Q/A chỉ kém hiệu quả hơn cho việc tóm tắt sách. Người mẫu % Sự khác biệt Điểm Bình luận Synthia 7b V2 -64.43790093 28 Tốt Mistral 7b Instruct v0.2 (Dấu nhắc mặc định) -60.81878508 33 VTốt Mistral 7b Hướng dẫn v0.2 (Dấu nhắc Llama2) -64.5871483 28 Tốt Tess 7b v1.4 -62.12938978 29 Ít cấu trúc hơn Llama 2 7b 32k Hướng dẫn (Mặc định) -61.39890553 27 Ít cấu trúc hơn. Chậm Tìm dữ liệu đầy đủ và thứ hạng trên hoặc trên . Google Docs GitHub Vòng 3: Phong cách nhắc nhở Ở vòng trước, tôi nhận thấy hoạt động tốt hơn nhiều với lời nhắc mặc định so với llama2. Mistral 7b Instruct v0.2 Thực ra, dấu nhắc mistral khá giống với llama2, nhưng không hoàn toàn giống nhau. llama_index (mặc định) system: {{systemPrompt}} user: {{userInstructions}} assistant: {{assistantResponse}} llama2: <s> [INST] <<SYS>> {{systemPrompt}} <</SYS>> {{userInstructions}} [/INST] sương mù: <s>[INST] {{systemPrompt}} [/INST]</s>[INST] {{userInstructions}} [/INST] với các kiểu nhắc mặc định. Tiếp theo tôi bắt đầu . Tôi bắt đầu thử nghiệm đầu ra default llama2 viết mã mẫu mistral Kết quả xếp hạng đó giúp tôi tự tin rằng mình đã viết mã chính xác. Phong cách nhắc nhở % Sự khác biệt Điểm Ghi chú Mistral -50% 51 Hoàn hảo! Mặc định (llama-index) -42% 43 Tiêu đề xấu Llama2 -47% 48 Không có cấu trúc Tìm dữ liệu đầy đủ và thứ hạng trên hoặc trên . Google Docs GitHub Vòng 4: Lời nhắc của hệ thống Sau khi tôi nhận được kiểu lời nhắc, tôi đã thử một vài lời nhắc hệ thống khác nhau và rất ngạc nhiên với kết quả! Tên Lời nhắc hệ thống Thay đổi Điểm Bình luận Không có -49,8 51 Hoàn hảo Lời nhắc mặc định Bạn là một trợ lý hữu ích, tôn trọng và trung thực. \nLuôn trả lời một cách hữu ích nhất có thể và làm theo TẤT CẢ các hướng dẫn được đưa ra. \nĐừng suy đoán hay bịa đặt thông tin. \nKhông tham khảo bất kỳ hướng dẫn hoặc ngữ cảnh cụ thể nào." -58,5 39 Ít đẹp hơn MyPrompt1 "Bạn được yêu mến. Hãy hành động như một chuyên gia về tóm tắt, dàn ý và cấu trúc. \nPhong cách viết của bạn phải giàu thông tin và logic." -54,4 44 Ít đẹp hơn Đơn giản "Bạn là một trợ lý AI hữu ích. Đừng bao gồm bất kỳ hướng dẫn sử dụng hoặc ngữ cảnh hệ thống nào như một phần trong kết quả đầu ra của bạn." -52,5 42 Ít đẹp hơn Cuối cùng, tôi thấy rằng hoạt động tốt nhất cho các bản tóm tắt của tôi mà không cần bất kỳ lời nhắc nào của hệ thống. Mistral 7b Instruct v0.2 Có thể sẽ có kết quả khác cho một nhiệm vụ khác hoặc có thể là lời nhắc tốt hơn, nhưng cách này hoạt động tốt nên tôi không làm phiền nó. Tìm dữ liệu đầy đủ và thứ hạng trên hoặc trên . Google Docs GitHub Vòng 5: Lời nhắc của người dùng Điều tôi bắt đầu nghi ngờ là tôi đạt được kết quả tốt hơn khi sử dụng ít từ hơn trong câu hỏi. Vì tôi đã tìm thấy lời nhắc hệ thống tốt nhất, đối với , tôi cũng đã kiểm tra lời nhắc người dùng nào phù hợp nhất với nó. Mistral 7b Instruct v0.2 Lời nhắc đấu với OG điểm ghi chú Lời nhắc0 Viết ngắn gọn nhưng đầy đủ, ghi chú tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. Tập trung vào kiến thức cần thiết từ văn bản này mà không cần thêm bất kỳ thông tin bên ngoài nào. 43% 11 Nhắc 1 Viết ngắn gọn nhưng đầy đủ, ghi chú tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. Tập trung vào kiến thức cần thiết từ văn bản này mà không cần thêm bất kỳ thông tin bên ngoài nào. 46% 11 Ghi chú bổ sung Nhắc2 Viết ghi chú toàn diện tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. 58% 15 Nhắc 3 Tạo ghi chú ngắn gọn bằng dấu đầu dòng tóm tắt các phần quan trọng của văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau, với các thuật ngữ tiêu đề và khái niệm chính được in đậm, bao gồm cả khoảng trắng để đảm bảo khả năng đọc. Tránh lặp lại. 43% 10 Nhắc4 Viết ghi chú ngắn gọn tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. 41% 14 Nhắc5 Tạo các ghi chú toàn diện nhưng ngắn gọn để tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. 52% 14 Ghi chú bổ sung Tìm dữ liệu đầy đủ và thứ hạng trên hoặc trên . Google Docs GitHub Có lẽ với phần cứng mạnh hơn có thể hỗ trợ các mô hình 11b hoặc 30b, tôi sẽ nhận được kết quả tốt hơn với nhiều lời nhắc mô tả hơn. Ngay cả với Mistral 7b Instruct v0.2, tôi vẫn sẵn sàng thử một số hướng dẫn sáng tạo, nhưng hiện tại tôi rất vui được tinh chỉnh quy trình hiện có của mình. Lời nhắc 2: Thắng! Viết ghi chú toàn diện tóm tắt văn bản sau. Sử dụng các dấu đầu dòng lồng nhau: với các tiêu đề, thuật ngữ và khái niệm chính được in đậm. Trong trường hợp này, tính toàn diện hoạt động tốt hơn "súc tích" hoặc thậm chí hơn "toàn diện nhưng ngắn gọn". Tuy nhiên, tôi lưu ý rằng điều này sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Những gì tôi đang tìm kiếm là những ghi chú rất cô đọng và dễ đọc bao gồm những kiến thức quan trọng. Về cơ bản, nếu tôi không đọc bản gốc, tôi vẫn biết nó truyền tải thông tin gì, nếu không muốn nói là từng chi tiết cụ thể. Ngay cả khi tôi đã đọc bản gốc, sau này tôi sẽ không nhớ được phần lớn. Những ghi chú này là một tài liệu tham khảo nhanh chóng đến các chủ đề chính. Kết quả Sử dụng kiến thức thu được từ những bài kiểm tra này, tôi đã tóm tắt cuốn sách hoàn chỉnh đầu tiên của mình, 539 trang trong 5-6 giờ!!! Đáng kinh ngạc! Thay vì dành hàng tuần cho mỗi bản tóm tắt, tôi đã hoàn thành 9 bản tóm tắt cuốn sách đầu tiên của mình chỉ trong 10 ngày. Đạo văn Bạn có thể xem kết quả từ bên dưới cho từng văn bản được xuất bản tại đây. CopyLeaks Đặc biệt xét đến việc đây không phải vì lợi nhuận mà vì mục đích giáo dục nên tôi tin rằng những con số này có thể chấp nhận được. Sách Người mẫu Sự khác biệt về tính cách Giống hệt nhau Những thay đổi nhỏ được diễn giải Tổng số trận đấu Thân phương Đông Tâm phương Tây Synthia 7Bv2 -75% 3,5% 1,1% 0,8% 5,4% Sức mạnh chữa lành dây thần kinh phế vị Mistral-7B-Instruct-v0.2; SynthIA-7B-v2.0 -81% 1,2% 0,8% 2,5% 4,5% Ayurveda và tâm trí Mistral-7B-Instruct-v0.2; SynthIA-7B-v2.0 -77% 0,5% 0,3% 1,2% 2% Chữa lành bản thân bị phân mảnh của những người sống sót sau chấn thương Mistral-7B-Instruct-v0.2 -75% 2% Một cơ sở an toàn Mistral-7B-Instruct-v0.2 -84% 0,3% 0,1% 0,3% 0,7% Cơ thể giữ điểm Mistral-7B-Instruct-v0.2 -74% 0,1% 0,2% 0,3% 0,5% Cuốn sách hoàn chỉnh về Luân xa Mistral-7B-Instruct-v0.2 -70% 0,3% 0,3% 0,4% 1,1% Lý thuyết gắn bó 50 năm Mistral-7B-Instruct-v0.2 -70% 1,1% 0,4% 2,1% 3,7% Rối loạn gắn bó ở người lớn Mistral-7B-Instruct-v0.2 -62% 1,1% 1,2% 0,7% 3,1% Bạn đồng hành của chuyên ngành tâm lý học Mistral-7B-Instruct-v0.2 -62% 1,3% 1,2% 0,4% 2,9% Tâm lý trong cuộc sống của bạn Mistral-7B-Instruct-v0.2 -74% 0,6% 0,4% 0,5% 1,6% Tóm tắt sách đã hoàn thành Trong ngoặc là số trang của bản gốc. Thay vì dành hàng tuần cho mỗi bản tóm tắt, tôi đã hoàn thành 9 bản tóm tắt cuốn sách đầu tiên của mình chỉ trong 10 ngày. Anodea Judith (436 trang) Cơ thể phương Đông Tâm trí phương Tây Stanley Rosenberg (335 trang) Sức mạnh chữa lành của dây thần kinh phế vị Tiến sĩ David Frawley (181 Trang) Ayurveda và Tâm trí Janina Fisher (367 trang) Chữa lành bản thân bị phân mảnh của những người sống sót sau chấn thương John Bowlby (133 trang) Căn cứ an toàn Bessel van der Kolk (454 Trang) Cơ Thể Giữ Điểm Steven Porges (37 trang) Lý thuyết Yoga và Polyvagal, từ An toàn Polyvagal (999 trang) Cuốn sách hoàn chỉnh về Luân xa Cynthia Dale của Llewellyn PHẦN 1. CÁC LUẬT CƠ BẢN VÀ CÁC BÀI THỰC HÀNH CƠ BẢN về Luân Xa PHẦN 2: Luân xa ở độ sâu. NHỮNG HIỂU BIẾT LỊCH SỬ, KHOA HỌC VÀ ĐA VĂN HÓA (54 trang) Lý thuyết 50 năm gắn bó: Bài giảng tưởng niệm Donald Winnicott (477 trang) Rối loạn gắn bó ở người lớn Dana S. Dunn, Jane S. Halonen (308 Trang) Người bạn đồng hành của Chuyên ngành Tâm lý học (5 trang) Walter Wink Huyền thoại về bạo lực cứu chuộc Sarah Gison và Michael S. Gazzaniga (1072 trang) Tâm lý trong cuộc sống của bạn hướng dẫn Nếu bạn muốn theo dõi kỹ hơn các bước của tôi, hãy xem chứa các tập lệnh và ví dụ. hướng dẫn trên GitHub, Phần kết luận Bây giờ tôi đã tinh chỉnh các quy trình của mình và cảm thấy tự tin khi làm việc với các định dạng nhanh chóng, tôi sẽ tiến hành các thử nghiệm sâu hơn. Trên thực tế, tôi đã tiến hành các bài kiểm tra và xếp hạng sâu hơn (sẽ công bố những bài kiểm tra tiếp theo), nhưng tất nhiên sẽ làm lại nhiều bài kiểm tra hơn và tiếp tục học hỏi! Tôi vẫn tin rằng nếu bạn muốn nhận được kết quả tốt nhất cho bất kỳ nhiệm vụ nào bạn thực hiện với AI, bạn nên chạy thử nghiệm của riêng mình và xem điều gì hoạt động tốt nhất. Đừng chỉ dựa vào bảng xếp hạng mô hình phổ biến mà hãy sử dụng chúng để định hướng nghiên cứu của riêng bạn. Tài nguyên bổ sung ( ) Đã kiểm tra áp lực các LLM nguồn mở phổ biến nhất (Mô hình ngôn ngữ lớn) về khả năng Nhớ lại ngữ cảnh dài u/ramprasad27 Phần 2 / - 💢 Kiểm tra áp lực cửa sổ ngữ cảnh của LLM đang mở LeonEricsson llmcontext Bảng xếp hạng đấu trường Chatbox u/WolframRavenwolf 🐺🐦⬛ So sánh/Kiểm tra LLM: Xếp hạng được cập nhật với 10 mẫu mới (7B tốt nhất)! u/WolframRavenwolf 🐺🐦⬛ So sánh/kiểm tra định dạng nhắc nhở LLM: Hướng dẫn Mixtral 8x7B với 17 mẫu hướng dẫn khác nhau Vectara Bảng xếp hạng ảo giác Cũng xuất hiện . ở đây
