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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

我们分别展开讨论。

RAG 检索增强

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

前一段时间，我推荐了一个stable diffsion的翻译插件，和大部分其他翻译插件不同的是，它是基于离线大模型的插件，速度快、效率高。

文生图

告别抑郁：10个ChatGPT提示词技巧打造你的心理健康顾问，摆脱90%的心理疾病

我将分享一些精心设计的ChatGPT提示词，这些提示词不仅包含了专业知识的精华，更指明了具体实践的路径。

心理健康提示词

ChatGPT论文润色进阶指令

指令：请分析并优化这段论证的逻辑结构，增强其说服力。

ChatGPT 写作

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

尽管大型模型的训练和微调涉及众多背景知识，但本系列将不会过多展开这些知识。

大模型

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

在前面的文章中，我们介绍了大模型占用显卡空间的一些分析情况，这次我们继续来看看具体量化角度上的结论。

开源模型

13.5K Star ! Fish Speech Windows本地搭建，能否达到官方的级别？强烈推荐

高准确率：在 5 分钟的英文文本上，达到了约 2% 的 CER（字符错误率）和 WER（词错误率）。

Fish Speech 本地搭建

数字人起飞！字节Loopy对口型功能在即梦上线可根据语境匹配表情和情绪

它可以精准地"指挥"虚拟形象的每一个细微动作，例如叹息等非语音动作、情绪驱动的眉毛和眼睛运动以及自然的头部运动。

Loopy 视频

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

高质量SFT数据，才是模型微调的关键。

垂直领域大模型开源模型汇总

无限长的上下文，也干不掉的RAG

模型架构、查询感知上下文化和指令微调的影响研究还探讨了模型架构（仅解码器vs.编码器-解码器）、查询感知上下文化和指令微调对模型使用上下文的影响。

RAG 大模型

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

在CodeShell的训练中团队发现，通过刻意「刷榜」训练，可以让代码基座评分「虚高」，但是在实际应用和微调中无法体现与分数匹配的潜力。

开源模型 AI编程

交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！

实际上却是一张二维码更好玩的是，还可以根据你自己的兴趣爱好生成不同类型的二维码如果你喜欢美食，那你的二维码可以是各种好吃的如果你喜欢二次元，还可以把自己的二维码换成各种动漫美女那今天这篇文章将会分为生成二维码

文生图

12个RAG常见痛点及解决方案

或者对自定义重排序器进行微调，获得更好的检索性能整合策略的局限性导致上下文冲突包含答案的文档是从数据库中检索出来的，但没有进入生成答案的上下文中。

RAG 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion使用Roop插件一键换脸教程

在此先说下我使用的是B站秋叶的WebUI整合包，整合包版本是4.0，WebUI已更新到最新版本1.4版本（有小伙伴说其他低版本暂不支持Roop），运行在Windows，如果是其他整合包，安装过程可能会略微不同

StableDiffusion Roop插件 AI换脸

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

分词（Tokenization）：将连续文本分割为单词或词汇单元。

OCR 大模型文字识别

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