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大语言模型应用中的文本分块策略

当嵌入句子时，生成的向量侧重于句子的特定含义。

开源模型

用GPT4创建一部连环画故事

写主题： Plot:一个小男孩对智能手机非常上瘾，突然有一天发现了户外活动的乐趣。

GPT4 连环画故事书

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

Top-k & Top-p 选择输出标记的方法是使用语言模型生成文本的一个关键概念。

大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

作者通过从PromptSource 抽取人工编写的任务模板，然后填充模板来将不同的NLP任务转换成统一的形式化，从而构建了 xP3 数据集。

大语言模型

回望做大模型一年后的感悟

前一类现在大家基本上都是2T左右token起，也有3、4T token的数量级的，这类工作即使训练7B的模型也需要几百万的代价，训练30几B的模型更是数千万的成本。

大模型感悟

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发和维护。

SD 画图

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

(17) 中的注意力单独应用于每个块，产生线性复杂度 O (kc^2 ) = O (nc)。

Meta 长文本大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

(Datalearner) Andrej Karpathy是李飞飞的学生，曾经作为OpenAI的创始成员在OpenAI工作了2年，然后又去特斯拉工作了5年，2022年又回到了OpenAI。

大模型

点评：六大向量数据库

而这也推动：向量数据库成了热点科技。

向量数据库

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

我们的用例重点是在特定的文档上回答问题，仅依赖于文档中的信息来生成准确和符合上下文的答案。

知识库 langchain

SEO知识点入门

然后入职了，我发现一无所长的我做着的是不需要动脑的机器人工作，就是检查修改信息之类的。

Stable Diffusion

挑战真实影像！Stable Diffusion超越摄影师的光影模型

经常遇到有人对AI绘画不屑一顾，甚至有了“一眼AI”的说法。

AI图片

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

本文作者研究主要关注两个问题：1）基于工业领域中的PDF文档，将单模态文本、单模态图像、文本+图像双模态放入RAG系统中，看一看文本+图像双模态是否能够提升RAG系统的性能？

大模型研究

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

当嵌入一个句子时，生成的向量集中在句子的特定含义上。

RAG 大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

对 Qwen Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等，对比对象也增加了热门的

Qwen1.5 开源模型

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