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用通俗易懂的方式讲解:如何用大语言模型构建一个知识问答系统
传统搜索系统基于关键字匹配 在面向 游戏攻略 技术图谱 知识库等业务场景时 缺少对用户问题理解和答案二次处理能力 本文探索使用大语言模型 Large Language Model LLM 通过其对自然语言理解和生成的能力 揣摩用户意图 并对
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用通俗易懂的方式讲解:内容讲解+代码案例,轻松掌握大模型应用框架 LangChain
本文介绍了 LangChain 框架 它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合 从而实现功能更加强大的应用 接着 对LangChain的关键概念进行了详细说明 并基于该框架进行了一些案例尝试 旨在帮助读者更轻松地理解 LangChai
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用通俗易懂的方式讲解:图解 Transformer 架构
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深度好文:最全的大模型 RAG 技术概览
本文是对检索增强生成 Retrieval Augmented Generation RAG 技术和算法的全面研究 对各种方法进行了系统性的梳理 涉及了 RAG 流程中的数据拆分 向量化 查询重写 查询路由等等 在做 RAG 的小伙伴一定知道
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概述:利用大模型 (LLMs) 解决信息抽取任务
论文标题 Large Language Models for Generative Information Extraction A Survey 论文链接 https arxiv org pdf 2312 17617 pdf 论文主要探讨
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十分钟部署清华 ChatGLM-6B,实测效果超预期(Linux版)
前段时间 清华公布了中英双语对话模型 ChatGLM 6B 具有60亿的参数 初具问答和对话功能 最 最 最重要的是它能够支持私有化部署 大部分实验室的服务器基本上都能跑起来 因为条件特殊 实验室网络不通 那么如何进行离线部署呢 经过一上午
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Failed to create CUDAExecutionProvider 使用onnxruntime-gpu未成功调用gpu
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中 仅针对N卡 毕竟也没有别的显卡了 遇到了点问题 就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后 onnx还是不能够成功调用GPU 并且还出现了先导入torch 再导入onnxruntime就可以
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《Aspect Sentiment Quad Prediction as Paraphrase Generation》论文阅读
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[linux] from megatron import报错no moudle
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诸神缄默不语 个人CSDN博文目录 显然写这篇博客是因为我要投ACL了 TL DR ACL 2024是ARR提交制 workshop归workshop 最晚提交时间是2024年2月15号 在此之前可以随时撤回 4月15号出结果 4月20号确
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WaterBench: Towards Holistic Evaluation of Watermarks for Large Language Models
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自然语言处理初学者指南(附1000页的PPT讲解)
自然语言处理是计算机科学领域和人工智能领域的重要研究方向之一 旨在探索实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论与方法 它融合了语言学 计算机科学 机器学习 数学 认知心理学等多学科内容 涉及从字 词 短语到句子 段落 篇章的多种语言单
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