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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

下面针对每个模块分别做说明（备注：以下内容部分参考了检索增强生成技术(RAG)深度优化指南：原理、挑战、措施、展望）。

RAG 检索增强生成

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言。

翻译大模型

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

其次对符号进行说明，大模型中间隐藏层的参数维度为(B,L,D)，B为batch size大小，L为句子长度，D为embedding维度。

训练

混合专家模型 (MoE) 详解

例如，在混合专家模型 (MoE) 中，尽管较大的批量大小通常有利于提高性能，但当数据通过激活的专家时，实际的批量大小可能会减少。

MoE大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30分钟打造AI 写真照片生成器｜海马体照相馆这次真的要木得了

生成的光影效果及人物质感也相当好，配合各种Lora模型做换脸使用可以说是百搭 · resolution：训练时喂入网络的图片大小，

SD 文生图写真照

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

但是对于密集和细粒度感知任务，比如文档级别的 OCR、Chart 理解，特别是在非英文场景，CLIP 表现出了明显的编码低效和 out-of-vocabulary 问题。

OCR 手写文字识别

领域大模型LLM训练Trick

主要是因为这些数据的数据质量较高，领域相关性比较强，知识覆盖率（密度）较大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

然而，随着印度经济腾飞，这一差距已经缩小。

prompt 提示词

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从我个人的角度，我尝试总结一个优秀的轻量化姿态估计Backbone具有以下特点： · 快速下采样：尽量快地压缩图片尺寸，降低整体的计算量 · 残差结构：获取浅层特征和梯度，一定程度上弥补快速下采样造成的一些问题

MoveNet-SinglePose Google 模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

提示微调包括了在使用 LLM 之前使用一个小的可训练模型。

Prompt 提示词

主流网络爬虫蜘蛛详解

识别百度蜘蛛(Baiduspider)的简单步骤百度应用 UA： 1 Mozilla/5.0 (iPhone

爬虫蜘蛛详解

开箱即用的图像增强、视频增强AI工具，Upscapl、Topaz Video AI

1.图像放大工具 Upscapl Upscapl是一款图像放大工具，它利用先进的算法和技术，能够将图像进行高质量的放大，提高图像的分辨率和清晰度。

图像增强视频增强

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

b) 如果一颗子弹的质量为 0.020 kg，以 320 m/s 的速度射出，那么 Chara 的拍击速度和子弹的动量分别是多少？

中文评测大模型

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

，移动的幅度，我们可以通过调整 Lora 的权重来实现。

Animatediff 文生图

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

如何写出清晰的指令，OpenAI给出了6条小技巧： 1.

提示词 prompt

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