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如何最简单、通俗地理解Transformer？

例如，预测一个句子中的单词时，使用一个注意力向量来估计它在多大程度上与其他元素相关。

Transformer 大模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

针对 RAG 系统的效果评估最近好像大家都关注的比较多，还有一个专门针对 RAG 效果评测的 Ragas(GitHub - explodinggradients

大模型 LangChain RAG

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

诚然有很多人在体验过超长上下文窗口大模型后，觉得这种方式已经让AI在回答的准确性上做到了突破，无需再用RAG：而且从Claude、Gemini等玩家在测评榜单的数据来看，在回答准确性上的成绩也是屡创新高

向量数据库大模型 cpu

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这包括训练集、验证集和测试集。

大模型从零开始

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

Phi-2打破了传统语言模型的缩放定律，测试成绩能够PK比自己大25倍的模型。

小语言模型

AI扫盲指南！什么是大模型？什么是GPT？什么prompt？什么是大模型参数？LLaMA2-70b中70b是什么？

具体来说，GPT使用了一种叫做Masked Language Modeling（MLM）的方法，它会随机地遮盖输入文本中的一些单词，然后让模型根据剩余的单词来预测被遮盖的单词。

大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

ICL主要思路是，给出少量的标注样本，设计任务相关的指令形成提示模板，用于指导待测试样本生成相应的结果。

大模型

XX来信：智能体设计模式2：Reflection

如果使用自动化交付关键反馈的步骤，让模型自动批评自己的输出并改进其响应，结果会怎样？

Reflection 智能体

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

评论区也总少不了一些大胆的想法…… 并且项目开源嘛，已经有第一波小伙伴玩上了，在4090上就能跑起来。

sv3d 建模

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

在大海捞针测试中，Yi-34B-Chat-200K取得了几乎全绿的成绩，准确率高达99.8%。

零一万物 YI 李开复

Baichuan-13B 保姆级微调范例

这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的Baichuan-13B-Chat的finetune教程~ Baichuan-13B是百川智能于2023年7月11日发布的开源中英双语LLM，各项指标经评测在开源

开源模型

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

该框架通过在输入问题后添加一个诱导器来引导模型预测答案，从而增强系统的事实准确性。

IAG框架大语言模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

o o • Classification Head 使用 LM head 来预测动词是 Prompt Tuning 的核心，但我们发现在完整的数据设置中没有必要这样做

微调大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

痛点9：难以评估质量背景：可能的基于地面的响应的多样性使得使用自动化指标可靠地评估RAG模型输出的正确性和质量变得具有挑战性。

rag 大模型

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

侧重于最小可行产品的快速迭代、构建-测量-学习的循环过程，以及根据反馈进行及时调整。

prompt 提示词

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