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Embedding开源模型重磅玩家：北京智源人工智能研究院最新Embedding模型发布！登顶MTEB，免费商用授权！

Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。

开源模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

文章作者也给出了实验结果，该方法在结合微调过的向量化模型时，效果就没那么好了，非常依赖打辅助的LLM的能力。

大模型

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

比如长篇大论的论文和140字上限的微博内容的分析就会需要适配不同的分块策略，用固定的、不适合的分块策略会造成相关度下降。

RAG 大模型

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

泛化：（Generalization）模型泛化是指一些模型可以应用（泛化）到其他场景，通常为采用迁移学习、微调等手段实现泛化。

大模型人工智能

解读提示工程（Prompt Engineering）

提示微调包括了在使用 LLM 之前使用一个小的可训练模型。

Prompt 提示词

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

作者 @JessyTsui 也说过，其实ChatLaw=ChatLaw LLM + keyword LLM + laws LLM。

垂直领域大模型开源模型汇总

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

o• ChatGLM2-6B 部署 o• ChatGLM2-6B 微调 o• LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库

知识库

必读！RAG好用的3种Router

例如：写代码的Code-LM、做数学的meta-math,做图文多模态的Macaw-llm等等。

RAG Router

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

利用预训练模型的能力，只需少量数据进行微调，就可以在下游任务中展现出优秀的性能。

大模型

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

正如Lilian Weng在其万字长文《LLM Powered Autonomous Agents》对Auto-GTP的点评： “AutoGPT引起了许多关注，探索了使用LLM作为主控制器构建自主代理的可能性

开源模型

大模型检索增强生成RAG的优化

· 文本嵌入模型：基于新语料微调嵌入模型、动态表征。

RAG 检索增强大模型

手把手教你认识学会LangChain

链，初步理解为一个具体任务中不同子任务之间的一个调用。

langchain

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

pipeline_ins(text) print(result['text']) SFT数据集链接和下载这里使用魔搭上开源的数据集finance_en（包含68912条金融数据）作为微调数据集

通义千问

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

之前在微软工作过的 Austin Henley 最近采访了一些基于 LLM 开发 copilot 产品或服务的人：「每一家企业都想将其用于他们能想象到的每一种用例。」

prompt 大模型提示

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

ensp; GitHub 链接：https://github.com/lukasberglund/reversal_curse 名字和描述颠倒一下，大模型就糊涂了本文通过一系列对合成数据的微调实验来证明

大模型

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