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大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

二、评测数据的构建及衡量指标 1、数据构建受以往LLM基准的启发，RGB采用问题解答的形式进行评估。

大模型 RAG检索增强

我为什么不看好大模型行业

第二点，跟所谓的数据飞轮相关，他明确说：数据护城河并不稳固。

大模型

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

正因如此，我精心筛选分析了4259个AI产品(web)，覆盖了从访问量、增长速度到营收等关键数据。

生成式AI

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

添加 Text Splitters 下的 Recursive Character Text Splitter 组件该组件用于当 Cvs File 文件过大时进行分割 image （3）添加数据向量化组件

大模型

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

此外，它在JAX框架下的优化使其能够利用Google的TPU架构，这在处理大规模数据时提供了前所未有的速度优势。

Whisper 语音识别

LLM微调经验&认知

例如用高质量领域数据集进行微调，模型可以学会很多本身不具备的新技能。

LLM 大模型

ChatGPT写论文最强指令

请提供清晰的概述，并在可能的情况下，附上引用文献和相关数据以支撑这些结论。

ChatGPT 指令

大规模训练系列之技术挑战

1.2 数据与模型规模对精度的影响近年来，随着数据规模和模型规模的不断增大，模型精度也得到了进一步提升，一些列研究实验表明，从大模型与大数据入手提高模型精度是可行的。

开源模型

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

• 数据驱动：用户研究通过收集、分析和利用数据来支持决策，提高产品或服务的质量。

用户工作

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

并且推出即为开源SOTA： Meta官方数据显示，Llama 3 8B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。

meta llama3

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

Gemma7B在基准测试上明显超过了Llama-2 7B和13B，无论是科目问答，推理性能，数学能力还是代码能力都要比Llama-2强太多（这里的数据是基于关键基准上测试的）。

ollama gemma qwen

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

数据处理与转换：当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时，如数据清洗、文本翻译或图像转换。

大模型提示词

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

这与过去十多年大数据和人工智能发展面临的问题类似，即存在数据孤岛和数据壁垒。

智谱 AI

鹅厂最新AI工具刷屏！杨幂寡姐多风格写真秒秒钟生成，LeCun点赞 | 可免费体验

PhotoMaker刷屏总结来看，PhotoMaker主要有这样三大功能：第一个，可以根据描述生成多种风格个人照片。

PhotoMaker 图生图

语音识别的新拐点：OLMoASR 带来的机会

它的特别之处在于：全栈开放：模型权重、训练代码、训练脚本、数据集全部免费共享；性能接近 Whisper：在多个测试中，效果几乎和 OpenAI 的 Whisper

OLMoASR 语音识别

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