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RAG模型的主要痛点和解决方案

有了这些知识，你将能够构建更先进和负责任的RAG模型。

rag 大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

定义1: 模型的泛化程度与你将不同数据推入足够高容量模型的速度成正比。

泛化大模型

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

作者的训练框架包括一个全面的流水线，包括构建全模态训练数据、多模态对齐预训练和多模态监督微调，特别注重增强全模态指令遵循能力。

Baichuan-Omni 多模态大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

一、目前情况在GPT没有爆火之前，一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越多、越强。

大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

在本文中,我们架起了推荐模型和LLM之间的鸿沟,将各自的优势融合以创建一个多功能和交互式的推荐系统。

大语言模型推荐

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

TensorFlow Probability TensorFlow Probability是基于TensorFlow之上构建的概率编程库，它简化了概率建模的复杂度，并且可以无缝的使用TensorFlow

开源模型

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

借助 Stable Diffusion XL，您现在可以通过改进的脸部生成来制作更逼真的图像，在图像中生成清晰的文字，并使用更短的提示创建更美观的艺术作品。

comfyui sdxl 文生图

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

强调AI输出内容的重要性，让模型自我检查输出结果。

Prompt 大模型

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

2.Supervised Finetuning 自监督微调（SFT ） 3.Reward Modeling 奖励建模（RM ） 4.Reinforcement

工作

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

其中主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。

大模型微调

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—

RAG 大语言模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

ReAct是Reasoning and Acting（也有一说是Reason Act）缩写，意思是LLM可以根据逻辑推理（Reason），构建完整系列行动（Act），从而达成期望目标

大模型

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

① 建立训练文件夹连接成功后，展开（一）环境配置：运行初始化常量与挂载谷歌硬盘。

训练

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

他们使用该循环块构建了两个新的模型，一个是混合了 MLP 和循环块的模型 Hawk，另一个是混合了 MLP 与循环块、局部注意力的模型 Griffin。

transformer 训练

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

而Gaurav Misra还花了数年时间学习法语，这帮助他在欧洲、非洲和中东建立了专业的关系网。

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