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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
大模型理论与实战
大模型
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职场和发展
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
大模型
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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
大模型理论与实战
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算法
大模型
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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
大模型理论与实战
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人工智能
多模态
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
大模型理论与实战
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多模态大模型
langchain
利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引,构建一个RAG应用程序
Neo4j 在5 11版本中将向量搜索功能完全集成到 Neo4j AuraDB 和 Neo4j 图数据库中 随后对 Neo4j 向量检索的全面支持也被集成到了 LangChain 库中 Neo4j 向量检索已成为检索增强生成 RAG 应用程
NLP与大模型
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大模型
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
NLP与大模型
自然语言处理
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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
大模型
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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
大模型理论与实战
大模型
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算法
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
大模型理论与实战
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多模态
多模态大模型
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
NLP与大模型
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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
大模型理论与实战
大模型
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大语言模型
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
NLP与大模型
自然语言处理
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工业异常检测AnomalyGPT-Demo试跑
写在前面 如果你有大的cpu和gpu可以使用 直接根据官方的安装说明就可以 如果没有 可以点进来试着看一下我个人的安装经验 一 试跑环境 NVIDIA4090显卡24g cpu内存33G 交换空间8g 操作系统ubuntu22 04 试跑过
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LLaMA
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工业缺陷检测模型
大模型笔记【2】 LLM in Flash
Apple最近发表了一篇文章 可以在iphone MAC 上运行大模型 LLM in a flash Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory 主要解决的问题是
大模型LLM
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LLM
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