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8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

自 ChatGPT 发布以来，大模型的强大让人们看见了通用人工智能的曙光，各个科技大厂也纷纷开源自家的大语言模型。

大模型

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

瞄向GPT-4V的技术升级：瞄向GPT-4V，ChatGLM3 本次实现了若干全新功能的迭代升级，包括：多模态理解能力的CogVLM，看图识语义，在10余个国际标准图文评测数据集上取得SOTA；

chatglm 智普大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套： · 对文档进行切片 · 将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中 ·

RAG 大模型

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

通过矢量数据库提高效率 Elasticsearch Relevance Engine 在设计上包含了一个具有弹性的生产级矢量数据库。

大模型 AI编程

金融行业的开源AI大模型

参赛选手可以使用其他公开访问的外部数据来微调模型，也可以使用向量数据库等技术。

开源大模型

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

通过Prompt定义其指令语义，以Switch语句解析下一步行为，以累积上下文维持对任务的持续理解，再由For循环驱动整个执行逻辑。

Agent 智能体架构

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。

ChatGLM3 大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

成本高、召回偏低：扩展上下文窗口+引入向量数据库能以非常低的成本提高模型对新知识的接入能力，但是扩展上下文窗口容量有限（128k最多容纳23万汉字，相当于658kb文档），成本比较高，性能下降明显

RAG 大模型

为你推荐开源项目：Meridian——专属个人情报站！

AI分析技术：它运用先进的大型语言模型（比如Gemini），对文章和新闻集群进行深入剖析，就像一位经验丰富的侦探，提炼出关键信息和背景驱动因素。

Meridian 开源项目

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

LLM生成方法：利用大语言模型自动生成代理的个人特征，比如年龄、性别、个人喜好等背景信息。

大模型 LLM Agent

9个范例带你入门langchain

5，数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。

大模型

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

sd实用插件插件安装方法+地址： Tag自动补全输入中文词语会弹出英文

Stable Diffusion 文生图

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

后期处理：根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。

OCR

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计（参考：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？

大模型

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

01 — 最近在研究和部署使用 LangChain + LLM(ChatGPT/ChatGLM) 构建企业专有知识库时，接触到两个

开源模型

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