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RAG
Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案
本
文主要内容: 为什么一般情况下RAG的检索相关性存在问题?
RAG
检索增强
RAG
24年首篇离奇论文:加点噪声,RAG效果翻倍?
相比于传统的基于关键词匹配的检索方法,密集检索能够更好地理解文
本
的语义关系,从而提高检索结果的质量。
RAG
检索增强
GPTs
深入探讨GPTs和AI Assistant
用户可以通过对话形式,为GPT提供指令和额外的知识库,然后选择所需的能力,例如联网、
绘
图、分析数据等。
GPTs
AI
Assistant
如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战
考虑一些流行模型的压缩比: 训练数据的压缩当然,这种压缩的关键在于生成模型存储输入(文
本
或像素)之间关系(概率)的数学表示,而不是输入
本
身。
大模型
大模型
大模型时代-行业落地的再思考
看到了@Naiyan Wang(知乎)和@刘聪NLP(知乎&
本
人)的两篇文章,都提到了对行业大模型的一些看法,有很多相同的想法。
大模型
Sora
微软对 Sora 进行了逆向工程分析,揭秘 Sora 的秘密
整体而言,Sora 作为一种世界模拟器,展现了它在描
绘
场景的物理和情境动态方面的细腻洞察力。
Sora
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大模型
推荐智能体:利用大模型进行交互式推荐
我们首先概述了将LLM转换为InteRecAgent所需的一组最基
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的工具。
大语言模型
推荐
大模型
从第一性原理看大模型Agent技术
为此,大家也发展了各种各样的Prompt工程的玩法,如角色扮演、零样
本
提示和少样
本
提示。
大模型
agent
写作
GPT让你拥有超强的写作能力!
纠正语法错误 prompt: 作为一名负责纠正给定[文
本
]中语法错误的校对专家,你的工作是仔细分析文
本
,识别任何语法错误,并进行必要的更正以确保清晰和准确。
GPT
写作
Prompt
大语言模型定制化应用的三种方式:Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别
这种方法不涉及对模型参数的修改或重新训练,而是通过精心设计的提示文
本
来操纵模型的行为。
大模型
RAG
RAG与Long-Context之争—没必要争
Long-Context的
本
质是将所有文
本
内容全部灌入到大模型中,用户问一个问题,再利用大模型查找或总结出答案。
RAG
Long-Context
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开源
构建开源多模态RAG系统
本
质上,RAG通过允许模型从外部来源动态检索实时信息,增强了AI响应的特异性。
RAG
大模型
大模型
通俗解读大模型微调(Fine Tuning)
我们对技术的理解,要比技术
本
身更加重要。
大模型
微调
国产“小钢炮”MiniCPM3-4B:小参数,大能量!
01 模型介绍:从 MiniCPM 1.0 到 3.0MiniCPM 3.0 是面壁智能“小钢炮”系列的最新版
本
,相比于前两代,3.0 版
本
在模型结构、性能优化和功能支持上都有显著提升
MiniCPM3-4B
大模型
强!推荐一款自动化神器Autolt:不再重复工作!
1、AutoIt介绍 AutoIt是一款类似BASIC脚
本
语言,且完全免费用于自动化Windows操作系统的脚
本
语言和工具集。
Autolt
自动化
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