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12个RAG常见痛点及解决方案

ensp;node_postprocessor = LongLLMLinguaPostprocessor( instruction_str="Given the context

RAG 大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

上下文学习 (in-context learning): 遵循给定任务的几个示例，GPT-3 可以参考它们，并为新的用例生成类似的解答。

RAG Embedding

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

卷积神经网络 AlexNet 循环神经网络 RNN （Recurrent Neural Network）长短期记忆网络 LSTM（Long

工作

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

ensp; print(f"{wavfile} too long

Bert-vits 语音

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

其中包括上下文内容，例如从长期记忆中检索到的知识；也包括 LLM context 以外的信息，例如 function call 时使用其他能力所产生的数据长期记忆： •

大模型 AI编程

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

ensp; 检索与抽样：结合混合检索增强技术进行文档级事件参数提取 https://aclanthology.org/2023.acl-long

RAG 检索增强

大模型训练为什么用A100不用4090

如果不做任何批量输入，也就是模型专门服务一个 prompt，batch size = 1，整个 context 的长度很短（例如只有 128），那么整个推理过程中，每载入一个参数（2 字节），就只进行

大模型

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

In Context Learning（在上下文中学习）是一种强调模型在处理数据时考虑上下文信息并进行学习的方法。

大模型

从第一性原理看大模型Agent技术

例如，经典的 MapReduce 模式可以将一个大型文本进行摘要，因为它的上下文有限，一种解决办法是扩大 context 的范围。

大模型 agent

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

., 'sleek design and long battery life'].

文生图

万字长文｜40万人学习过｜28个ChatGPT使用技巧，带你从入门到精通

技巧六：提供充分的背景信息字节跳动内部流行着张一鸣说过的一个重要管理理念，就是“context，no control”，这是说在企业内部的上下级和合作事项的沟通上应该提供充分的背景信息，而不是用权利手段去控制一个员工做什么事情

ChatGPT 使用技巧教程

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

., 'sleek design and long battery life'].

DALL-E 提示词文生图

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

Train short, test long: Attention with linear biases enables input length extrapolation[J]. arXiv preprint

大模型微调训练

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

它先将待评价 caption 和参考 captions 用 Probabilistic Context-Free Grammar (PCFG) dependency parser parse 成 syntactic

开源模型

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

utm_source=share&utm_medium=web2x&context=3 Euler：是最简单的采样器。

文生图

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