何时进行提示与微调，以及微调需要多少数据？
讨论围绕何时进行微调与提示的选择、微调所需数据量及资源需求展开，涉及多种微调方法和工具的使用体验。
提示工程
klmbr - 激发LLM的创造力
讨论围绕 klmbr 技术展开，探讨了其如何通过随机替换输入内容激发大语言模型（LLM）的创造性输出，并涉及了技术应用、潜在问题和未来发展方向。
Mistral-Small-Instruct-2409 实际上非常令人印象深刻，这里有一个简短的指南，教你如何正确使用它，甚至包括系统提示。
讨论围绕Mistral-Small-Instruct-2409模型的提示格式、使用方法和优化技巧展开，涵盖了从新手困惑到专家建议的广泛内容。
为什么要在文本中实现思维链？
讨论围绕“思维链”在文本中的实现方式及其效率展开，探讨了高维向量推理的潜力与挑战，以及可解释性AI的重要性。
为较小模型设计的巧妙提示：通过本地模型达到博士水平？
讨论围绕如何通过优化提示词和提升本地模型性能，使其达到博士级别AI水平展开，涉及提示词设计、模型训练和系统调用等多个方面。
什么是完美的思维链提示？
讨论围绕如何优化思维链提示（Chain of Thought Prompt）以提高AI推理效果，涉及提示词工程、基准测试和模型性能比较。
LLM系统提示泄露（ChatGPT、Claude、Cursor、V0、Perplexity）
讨论围绕多个大型语言模型（LLM）的系统提示泄露事件展开，涉及模型功能、工具使用、安全性及隐私问题，引发了对模型行为和提示设计的深入探讨。
带有反思的CoT提示
讨论围绕新开源模型Reflection-Llama-3.1-70B及其在GSM8k基准测试中的表现展开，主要关注CoT提示技术的应用和模型性能的提升。
你可以用其他模型进行反思。
讨论围绕“Reflection”模型的有效性和改进方法展开，涉及模型推理、偏见、自信心等多个方面，同时探讨了其他研究方法和实用建议。
Gemma-2 27b 的反思技巧
讨论围绕通过改进提示技巧来提高Gemma-2 27b模型的推理能力，涉及提示技巧的有效性、模型自我纠正能力及大模型优势。