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深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

embedding向量通常是一个由实数构成的向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。

embedding

吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流

这好比要求一个人一气呵成地写完一篇文章，不允许回退修改，却期望文章能达到高质量。

智能体大语言模型

RAG从入门到精通-RAG简介

第一阶段是知识索引,需要事先将文本数据进行处理,通过词嵌入等向量化技术,将文本映射到低维向量空间,并将向量存储到数据库中,构建起可检索的向量索引。

rag 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 入门教程开篇

提示词首先被分词并转换为嵌入向量，然后这些向量被输入到噪声预测器中，以指导生成过程，确保生成的图像与提示词相匹配。

Stable Diffusion 文生图入门教程

大模型训练为什么用A100不用4090

可是不要忘了，正向传播的中间状态数量是跟 batch size 成正比的，GPU 内存容量又会成为瓶颈。

大模型

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。

RAG 大语言模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

优化的方向是什么？

AI写作 GPT

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

或者批量生成家电、家居种草视频，普通导购阿姨就能上手操作的那种。

大模型文生图

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

通过 Embedding，每个单词或句子都可以用一个实数向量来表示，这个向量中包含了该单词或句子的语义信息。

RAG Embedding

【进阶】-文生图术语解释

张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion图生图（真人转动漫）

arms and legs))), 迭代步数 (Steps)：20 采样方法 (Sampler)：DPM++ 2M Karras 宽度：512 高度：768 总批次数：3 单批数量：

StableDiffusion 图生图

一文带你认识ELMo

ELMo能够训练出来每个词的embedding，可以作为上下文相关的词的向量。

embedding

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然面临挑战。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

将嵌入加载到向量存储中：将嵌入加载到向量存储（在这种情况下是“FAISS”）中。

开源模型

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

基线：读取向量。

大模型

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