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人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

样例 2 BERT 模型是 Google AI 研究院提出的一种预训练模型，通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平，如实体识别、文本匹配、阅读理解等。

大模型微调

大规模训练系列之技术挑战

Proceedings of the Workshop on Network Meets AI & ML. 2020.

开源模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

;✅ 检索（数据块分割，查询重写，结果重排，嵌入向量微调） ✅ 生成（文本压缩，内容总结，大语言模型微调） ✅ 能够交织检索与生成的能力（路由选择，HyDE 技术，AI

RAG 检索增强

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

对比智谱AI上一代模型，GLM-4的各项基础模型能力做到了全面强化，进步明显，在“数理计算”和“代码生成”有质的提升。

GPT-4 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

Black Lily：http://heizicao.gitee.io/novelai/#/book Danbooru 标签超市：https://tags.novelai.dev/ AI

prompt 文生图

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

英文原文链接https://jina.ai/news/embeddings-the-swiss-army-knife-of-ai/

Embedding 向量

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

多轮对话的一致性系统消息作者提出一种 Ghost Attention（GAtt）新技术，这是一种旨在帮助AI在对话中记住初始指示的技术。

大模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

HackerRank： HackerRank 是一个全球领先的技术招聘平台，提供数百种编程挑战和比赛，包括算法、数据结构、数学、 SQL、AI 等多个技术领域。

大模型微调

12个RAG常见痛点及解决方案

ensp;resp = llm.chat([message]) print(resp) LLM安全性如何对抗提示注入，处理不安全的输出，防止敏感信息的泄露，这些都是每个AI

RAG 大模型

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

近期Mistral AI发布的Mistral 8x7B模型是由70亿参数的小模型组合起来的MoE模型，直接在多个跑分上超过了多达700亿参数的Llama 2。

MoE 大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

Byte_pair_encoding [15] vector database: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts-ai

知识库

垂直领域大模型的思考

Generalizable Retrievers · [9] ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-Tuned on a Large Language Model Meta-AI

垂直领域大模型

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

这种对多模态应用的全面支持使 AgentScope 成为一个多功能而强大的框架，利用多智能体 LLMs 的全部潜力，为开发者和研究人员在创建复杂和互动的 AI 系统中拓宽了视野。

AgentScope 语言大模型智能体

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

例如，这里的系统消息指导模型充当“AI助手”。

RAG-Fusion 检索增强

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

一种更复杂的方法在最近的论文 RA-DIT：Retrieval Augmented Dual Instruction Tuning 中被提出，由 Meta AI Research 提出，建议同时调整 LLM

检索增强式生成 RAG

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