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Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

检索增强生成) · · 微调 · · 从头开始训练基础模型(FM) · 本文将试图根据一些常见的可量化指标，为选择正确的生成式人工智能方法提供建议

生成式AI

将任意文本转换为知识图谱

最重要的是，我们可以实现图检索增强生成（GRAG），并使用图作为检索器以更深刻的方式与我们的文本聊天。

知识图谱转换文本

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

该框架结合了归纳知识和检索文档，并利用大型语言模型（LLM）通过一种基于归纳推理模式的新提示方法生成这种知识。

IAG框架大语言模型

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围不夸张的说，华强北已经被 AI 包围了。

华强北 AI

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

2303.09014 - ReAct：https://arxiv.org/abs/2210.03629 - Reflection（反思）：https://arxiv.org/abs/2303.11366 - RAG

prompt 提示词

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

项目简介 RAGFlow是一个开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解。

RAGFlow RAG 开源

QWen1.5: 卓越模型之路

对 Qwen Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等，对比对象也增加了热门的

Qwen1.5 开源模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

此外，键值（KV）缓存随序列长度线性增长，导致 Transformer 在推理过程中变慢。

transformer 训练

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。

大模型训练

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

在实践中发现这能够有效增强 Auto-J 的泛化性，避免其输出的评判仅限制在对评估标准的同义重复上而忽略回复中具体的细节。

Auto-J 大模型

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

这篇文章介绍了GPTs如何通过Action连接各种第三方API服务，包括Notion数据库。文章还介绍了一个实用的操作简单的Action实例，即“提示词安全卫士”，通过该Action，用户可以获取最新的防注入提示词。文章还提供了GPTs连接Notion的配置流程，包括Notion和GPTs的配置步骤，以及如何编写和粘贴API代码。最后，文章指出这只是一个简单的例子，如果再结合Insert的API，这套系统能衍生出更多实用场景。

GPTs Notion

EverydayWechat：让微信变得更强大，引领每日生活新体验

一、简介 EverydayWechat是一个强大的Python库，旨在为微信用户提供更多便利和功能扩展。

EverydayWechat

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

(a) 在密集注意力 Dense Attention中，时间复杂度为O(T^2)，并且随着缓存大小的增加，性能会下降，特别是当文本长度超过预训练文本长度时。

大模型 llm框架

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

收藏的内容太多也不必担心，ima可以帮你在知识库中进行任意检索总结，简直是学习利器！

ima copilot 搜索

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

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