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53AI知识库
学习大模型的前沿技术与行业应用场景
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接上篇继续讲 RAG 组合拳,包括在 Rerank 环节和生成环节提高回答准确率的方法,如常用 Rerank 模型使用、评估及代码参考示例,生成环节优化方法,评估框架 RAGAS,还提到 Data-driven 方法持续迭代 RAG 应用及相关文章整理成飞书文档,解释了 Rerank 及为何重视排名结果
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大模型时代了,智能客服就不能智能点?
智能客服存在体验差如解答效率低、答非所问等问题,瓴羊 Quick Service 智能客服结合大模型能力重磅升级,能大幅减少企业知识库整理和配置时间,提升对客户需求的理解和推理能力,使智能客服更智能贴心,还能减轻人工客服负担并提升服务效率,智能辅助可助力客服向价值中心演进
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大语言模型怎么写好提示词,看这篇就够了
介绍大语言模型提示词的组成,包括指令和输入数据,强调指令要明确,还提到通过增加背景提示、角色扮演、给定示例等提高输出效果,以及具体的提示词技术如零样本提示等,并说明其格式
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无需训练实现模型能力叠加1+1>2?! 释放模型自动进化的终极力量
Sakana AI 专注于将自然启发的思想用于创建新基础模型,开发了模型合并进化方法,能自动生成具有特定能力的基础模型,已成功创建日文大语言模型和日文视觉语言模型,该方法还可扩展到图像生成扩散模型
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量化大模型在规模和精度上的能力 | 负面情绪刺激也能增强大模型?| 探索Softmax的前沿....
分享了关于大语言模型、多模态、预训练的内容,包括对一般世界模型的综合研究,探讨世界模型在各方面的应用、挑战与发展方向,以及研究大语言模型在规模和精度上的能力及规模对模型性能的影响
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稀疏注意力机制
介绍了 Transformer 中注意力机制计算代价高的问题及魔改工作,分享了 9 篇效率优化改进文章,涉及稀疏注意力机制等 4 个方向,并详细阐述了 Transformer-XL 处理长文本的方法、创新点及性能提升
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全网首篇从tensorRT-LLM MoE CUDA kernel角度理解Mixtral-8x7b的推理加速及展望
文章指出 LLM MoE 很火,Mixtral-8x7b 是首个开源 MoE,现有解析文章存在不足,本文讲述 MoE 推理相关内容及原因,解释了 MoE 概念,包括其类似宽度神经网络,结果由多个 expert 输出加权组合,router 起路由作用等
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LLM 量化方法区别 —— GPTQ、GGUF、GGML、PTQ、QAT、AWQ、AQLM 之间的区别是啥?
介绍从 huggingface 下载开源模型时对各种量化技术的探讨,包括量化的概念及简单示例,还具体阐述了 GPT-Q 这种量化方法
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一文读懂智算中心
介绍智算中心的定义、基建架构,包括技术、软件、硬件层面,以及与通用数据中心的区别,指出其最通俗说法是需要 GPU 算力的服务器集群,还提到 GPU
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RAG 系列之一:RAG 简介
介绍了 RAG(检索增强生成)的含义、流程,通过比喻说明其作用,阐述了需要 RAG 的原因是大语言模型存在时效性和覆盖性等局限性
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