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微调
Prompt、RAG、微调还是重新训练?如何选择正确的生成式AI的使用方法
Augmented Generation (RAG 检索增强生成) · · 微调 · · 从头开始训练基础模型(FM) ·
本
文
将试图根据一些常见的可量化指标
生成式AI
RAG
RAG超参数调优食用指南
在这个设置中定义了一个函数,该函数从一组
文
档(Llama2 论
文
)构造一个基
本
的 RAG 摄取管道,选择最合适的评估数据集并运行它,最后为运行结果打分。
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微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合,三分之二存在数据污染
他们计划定期对所有主要的开源和闭源 LLM 持续进行评估,还将开源评估代码,以便后续研究复现论
文
中的结果。
过拟合
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【手把手带你微调 Llama3】 改变大模型的自我认知,单卡就能训
data
文
件夹 mkdir -p /root/project/llama3-ft/data && cd /root/project/llama3-ft/data # 将
本
项目中的
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被低估的面壁:打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线
甚至部分能力比肩Gemini-Pro的2.8B多模态模型MiniCPM-V 2.0;仅1.2B,却强过llama2-13B、推理速度达到人类语速近25倍的 MiniCPM-1.2B 模型;最小的 128K 长
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颠覆数据存储方式:向量数据库的威力
在自然语言处理中,词嵌入是一种将
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提示词框架:Markdown结构法
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CodeShell构建了包含7万个词的词表,中
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大模型应用发展的方向|代理 Agent 的兴起及其未来(上)
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生成,这会消耗时间并降低响应速度。
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ChatGLM
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