文章列表-AI魔法学院

文章列表

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

2.6 评估评估大型语言模型（LLMs）是流程中被低估的部分，它既耗时又只有适度的可靠性。

LLM 大模型 GitHub

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

在整体的中文ASR场景中，与Qwen2-Audio-Instruct相比，Baichuan-Omni在Fleurs测试-zh子集上具有2.0%的WER（2.6%的CER）优势，并在与Qwen2-Audio-Instruct

Baichuan-Omni 多模态大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

2.6 多模态简介多模态和FST一样，当然不是Agent的专有话题，但聊Agent往往也会谈到。

LLM Agents

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

2.6 脑图概览-GPT版本演进版本一张简易脑图看GPT模型的演进各版本关键点，供大家参考和查询三、AI大模型技术术语总结 AI大模型领域有许多常用术语，了解这些术语对于理解和探索这一领域非常重要

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

2.6、如何使用检索内容在推理过程中，集成检索到的信息到生成模型的不同层级中 2.6.1、输入/数据层在输入层集成检索内容是最直接的方法。

知识库 RAG检索增强

必看！阿里通义千问完整技术报告

2.6 实验结果为了评估我们模型的零样本学习和少样本学习能力，我们进行了一项全面的基准评估，使用了一系列数据集。

大型语言模型报告

<12>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1