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RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

由于原始 Transformer 模型在大规模任务上表现出色，研究人员开始尝试调整模型的大小以提高性能。

RAG Embedding

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

通过应用蒸馏监督微调(distilled supervised fine-tuning, dSFT)和蒸馏直接偏好优化(distilled direct preference optimization,

小型语言模型 Zephyr-7B

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

Andrej Karpathy GPT模型技术原理和训练过程 GPT训练的四个主要阶段： 1.Pretrain 预训练 2.Supervised Finetuning 自监督微调

工作

2024年值得关注的Agent框架

它们在规划、用户体验、记忆和大模型调用等方面表现出色。

Agent 框架

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

Mind2Web结合了多个经过HTML微调的LLMs，能够在真实场景中总结冗长的HTML代码并提取有价值的信息。

大模型

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。

大模型

企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

以OpenAI为例，如果对通用模型进行微调（Fine-tuning)后，每使用1000个token（约600汉字）需要0.12美金。

人工智能大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

他讨论了联合嵌入架构 (JEA) 和 LLM 之间的根本区别，强调 JEA 的目标是预测输入的抽象表示而不是每个细节。

AGI 大语言模型观点

大模型应用的10种架构模式

3.多任务微调模式在这种架构模式中，我们对大型语言模型进行了微调，使其能够同时处理多个任务，而非仅仅针对单个任务。

大模型架构

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

尽管大型语言模型(llm)越来越被视为向人工智能迈进的一步，在许多任务中表现出令人印象深刻的表现，但llm是否能够真正掌握心理情绪刺激仍然不确定。

Prompt 大模型情感激励

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

此外，作者还提出了进一步提高 ReAct 准确率的方法，即微调（fine-tuning），类似人类“内化”知识的过程，将上千条正确的推理动作轨迹输入进 LLM 进行 fine-tuning，可以显著提高准确率

agent

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

因此想要尝试跳槽，换一份大模型方向的工作，做RLHF或者LLM-agents。

大模型面试

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

我们可以对 Mistral-7b-Instruct 进行了微调，以使用 QLoRA 来回应 YouTube 评论。

RAG 大模型自动回复

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

为了减轻幻觉： 1.调整温度参数以限制模型创造力。

大模型

Dify：大模型创业开源工具，46,558 行代码，完全开源

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。

Dify 开源工具

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