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不要再苦苦寻觅了!AI 大模型面试指南(含答案)的最全总结来了!
AI 大模型技术经过2023年的狂飙 2024年必将迎来应用的落地 对 IT 同学来讲 这里蕴含着大量的技术机会 越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位 本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道 从 AI 大模型基础面 AI 大模型进阶
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用通俗易懂的方式讲解:使用 LlamaIndex 和 Eleasticsearch 进行大模型 RAG 检索增强生成
检索增强生成 Retrieval Augmented Generation RAG 是一种结合了检索 Retrieval 和生成 Generation 的技术 它有效地解决了大语言模型 LLM 的一些问题 比如幻觉 知识限制等 随着 RAG
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做大模型也有1年多了,聊聊这段时间的感悟!
自ChatGPT问世以来 做大模型也有1年多了 今天给大家分享这一年后的感悟 过去一年应该是AI圈最万千瞩目的一年了 大家对大模型 OpenAI ChatGPT AI Native Agent这些词投入了太多的关注 以至于有一年的时间好像经
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手把手教你用 Stable Diffusion 写好提示词
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度 文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好 前面文章写了一篇文章 一份保姆级的 Stable Diffusion
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强烈推荐收藏!LlamaIndex 官方发布高清大图,纵览高级 RAG技术
近日 Llamaindex 官方博客重磅发布了一篇博文 A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG 通过一张图给开发者总结了当下主流的高级RAG技术 帮助应对复杂的生产场
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用通俗易懂的方式讲解:一文讲清大模型 RAG 技术全流程
目录 一 为什么业界普遍关注RAG 通俗易懂讲解大模型系列 技术交流 二 RAG技术要怎么干 1 安装pdf解析库 2 检索引擎
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用通俗易懂的方式讲解:大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战
Retrieval Augmented Generation RAG 是一种强大的技术 能够提高大型语言模型 LLM 的性能 使其能够从外部知识源中检索信息以生成更准确 具有上下文的回答 本文将详细介绍 RAG 在 LangChain 中的
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用通俗易懂的方式讲解:在 Langchain 中建立一个多模态的 RAG 管道
写在前面 语言模型的出现彻底改变了我们从文件中提取信息的方式 然而 我们知道图片 通常是图表和表格 经常包含关键信息 但基于文本的语言模型无法处理媒体文件 例如 我们以前只能使用 PDF 文件中的文本来查找答案 但是现在 随着不同实验室发布
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【理论+实战】带你全面了解 RAG,深入探讨其核心范式、关键技术及未来趋势
写在前面 大家好 关于RAG实战文章已经写了三篇了 有兴趣可以自行去看一下 用通俗易懂的方式讲解 在 Langchain 中建立一个多模态的 RAG 管道 用通俗易懂的方式讲解 大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战 用通俗易
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TimeGPT:时序预测领域终于迎来了第一个大模型
时间序列预测领域在最近的几年有着快速的发展 比如N BEATS N HiTS PatchTST和TimesNet 大型语言模型 llm 最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行 因为它们可以适应各种各样的任务 而无需进一步的训练 这就引
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大语言模型(LLM)与 Jupyter 连接起来了!
现在 大语言模型 LLM 与 Jupyter 连接起来了 这主要归功于一个名叫 Jupyter AI 的项目 它是官方支持的 Project Jupyter 子项目 目前该项目已经完全开源 其连接的模型主要来自 AI21 Anthropic
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OpenAI 官方的 Prompt 工程指南:你可以这么玩ChatGPT
写好 prompt 已经成为 LLM 的一项必修课 随着 ChatGPT GPT 4 等大型语言模型 LLM 的出现 提示工程 Prompt Engineering 变得越来越重要 很多人将 prompt 视为 LLM 的咒语 其好坏直接影
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【万字长文】搭建企业级知识库检索增强的大模型对话系统
01 背景 ChatGPT和通义千问等大语言模型 LLM 凭借其强大的自然语言处理能力 正引领着人工智能技术的革命 但LLM在生成回复时 在 事实性 实时性 等方面存在天然的缺陷 很难直接被用于客服 答疑等一些需要精准回答的领域知识型问答场
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使用 PAI-Blade 加速 StableDiffusion Fine-Tuning
01 背景 Stable Diffusion 模型自从发布以来在互联网上发展迅猛 它可以根据用户输入的文本描述信息生成相关图片 用户也可以提供自己喜爱的风格的照片 来对模型进行微调 例如当我们输入 A photo of sks dog in
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行业大模型训练经验分享&落地思考
大家好 行业大模型一直是大家关注的内容 恰逢我司也做了行业知识大模型 借此机会聊一聊行业大模型训练Trick以及行业大模型落地想法 但有些并没有什么理论依据 全是自己的实验经验 结论 可能跟大家有所不同 喜欢欢迎点赞 收藏 关注 文末提供技
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LoRA 微调大模型的实践经验总结
前两天 SEBASTIAN RASCHKA 博士发了一篇博客介绍了使用LoRA微调大模型的一些实践经验 个人觉得有一定参考价值 总结一下分享给大家 喜欢记得收藏 点赞 关注 文末附上原文 欢迎品读 简单介绍下什么是LoRA 在深度学习领域
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通用大模型训练过程必须经历的四个阶段!
上图来自 Andrej Karpathy 深度学习的大拿 目前在Tesla 这张图的信息量相当大 通过该图能让我们对大模型的整个训练过程有一个总体的了解 从该图可知大模型训练主要有4步 Pretraining 预训练阶段 Supervise
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大模型下开源文档解析工具总结及技术思考
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