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图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

它取决于你使用的嵌入模型及其在 Token 上的处理能力。

检索增强式生成 RAG

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

ensp; 预训练时要处理的数量级：上下文长度通常是 2000、4000 甚至是 100,000（决定GPT在尝试预测序列中的下一个token

工作

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

活动现场，面壁智能演示了 MiniCPM-1.2B 在 iPhone 15 上流畅的运行效果，推理速度提升 38%，达到了 25 token/s，是人说话速度的 15 到 25 倍。

MiniCPM 大模型

无需翻墙，可合法使用的8款国内AI大模型产品

上海交通大学及清华大学发布包括书生·多模态、书生·浦语和书生·天际等三大基础模型书生·浦语（InternLM）是国内首个正式发布的支持8K语境长度的千亿参数级语言大模型，具有1040亿参数，是在包含18000亿 token

生成式AI

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

这些限制不利于大型文档仓库：每个 Assistant 最多支持 20 个文件每个文件最大为 512 MB 我们在测试中发现了关于 Token 的隐藏限制

RAG 检索向量库

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

research_projects/rag at main · huggingface/transformers · GitHub[2] huggingface： •facebook/rag-token-nq

大模型

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

那么对于现在基于 CLIP 视觉词表的多模大模型也是一样的，遇到 “foreign language image”，如一页论文密密麻麻的文字，很难高效地将图片 token 化，Vary 提出就是解决这一问题

OCR 手写文字识别

Stable Diffusion

免配置、免翻墙，Stable Diffusion平替来了！

LeonardoAi平台采用代币制，每人每天会有150个token，渲染一张图大概3~8token，虽然对于设计师来说，非常大量的生图可能会不够用

LeonardoAI 文生图

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

在模型训练中，文本需要分割成 token，只有一种语言的话，token 的数量是固定的，但如果涉及另一种语言，token 的数量就会显著增加，整个扩展的词汇表会更大。

智谱 AI

如何构建基于大模型的App

请记住，每个LLM都有token限制（GPT 3.5的令牌限制为4000个），需要确保整个提示的token数不超过单次LLM API 调用的token限制。

构建大模型App

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

Prompt Tuning的基本原理是在输入序列X之前，增加一些特定长度的特殊Token，以增大生成期望序列的概率。

大模型微调

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

还推出了可在手机上部署的端测模型ChatGLM3-1.5B和ChatGLM3-3B，支持包括vivo、小米、三星在内的多款手机以及车载平台，甚至支持移动平台上CPU芯片的推理，速度可达20tokens每秒(token

ChatGLM3 大模型

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

rm -rf codes_*.npy # 从文本生成语义 token !

语音克隆开源模型

为什么说AI现在还不行！

假设他一年写一部小说3百万字，放大点算1000万token。

大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

其中一个典型场景是长 session 的聊天过程，由于 GPT API 本身的输入信息有 4000 个 token 的限制，所以当聊天进行比较久之后，用户经常会发现 ChatGPT 已经“忘了”之前讲过的内容

大模型

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