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一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG

rag 检索增强

释放潜能：大模型与企业微信SCRM系统的完美结合

• 大模型结合：通过利用大规模的数据和计算资源，训练出具有强大的自然语言理解和生成能力的人工智能模型，如GPT-3、BERT等，为SCRM提供更智能和创新的功能，如内容生成、意图识别

SCRM 大模型

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

例如，在HumanEval编码基准测试上，Reflexion达到了91%的pass@1准确率，超过了之前的最新技术GPT-4的80%。

大模型

阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL，持续推动中国大模型生态建设

为了测试模型的多模态对话能力，通义千问团队构建了一套基于GPT-4打分机制的测试集“试金石”，对Qwen-VL-Chat及其他模型进行对比测试，Qwen-VL-Chat在中英文的对齐评测中均取得了开源LVLM

大模型

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

众所周知，大模型可以写好的文案、故事、散文和程序，而随着AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI等项目的火爆，以LLM(large language

大模型

大模型+人形机器人，是不是下一个风口？

此外还有浙江大学控制学院机器人团队的“悟空-4”人形机器人，据介绍，“悟空-4”可适应室外路面、草丛、泥泞路面等多种地形，最快前进速度可以达到6公里/小时

大模型

Prompt屠龙术-思维链

这组数中的奇数加起来是偶数：17、10、19、4、8、12、24。

Prompt 思维链

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Anthropic 的 Claude 3 支持最多 20万token，而 OpenAI 的 GPT-4 的上下文窗口为 12.8万个token，直到Gemini 1.5达到百万token。

大模型上下文

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

4.

langchain 大模型

大模型训练为什么用A100不用4090

因此，每个参数需要存 4 字节的 32 位版本（正向传播时用 16 位版本，优化时用 32 位版本，这叫做 mixed-precision），还需要存 4 字节的 momentum 和 4 字节的 variance

大模型

AI生成PPT不靠谱？那是你方法没用对

1）确定PPT的主题、目标受众和演示目的 2）编写PPT大纲和内容 3）制作PPT 4）美化、调整PPT 5）交付、演讲其中，1和5还无法被AI替代，2-4则可以通过AI来完成。

PPT 制作 AI

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

【MS.4】Office Copilot Office Copilot也是个很多人没有用上的产品。

大模型产品

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

模型结构上，与GPT相同，LLaMA采用了causal decoder-only的transformer模型结构。

大模型微调训练

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

内容包括数据工程、 Python、人工智能以及以Ace作为主人公的一些散文体的小说等）、使用默认的Embedding模型、通过Attach remote LLM设置好OpenAI的反向代理、选定大语言模型为gpt

Reor 开源工具知识管理

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