登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
论文题目:LIGHTRAG: SIMPLE AND FAST RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION。
我们证明了，扩大语言模型的规模在任务无关的 few-shot 学习任务中极大提升了表现，有时甚至能与此前最先进的微调方法相竞争。具体来说，我们训练了 GPT-3，这是一种具有 1750 亿参数的自回归语言模型，其参数数量是此前任何非稀疏语言模型的 10 倍。我们在 few-shot 设置中对其性能进行了测试。对于所有任务，GPT-3 都是在没有任何梯度更新或微调的情况下使用的，其任务和 few-s
向量数据库是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库。人工智能和机器学习使非结构化数据能够转换为捕获意义和上下文的数字表示（向量），这得益于自然语言处理和计算机视觉的进步。矢量相似性搜索 （VSS） 是矢量数据库的关键功能。它是查找与向量数据库中给定查询向量相似的数据点的过程。常用的 VSS 用途包括推荐系统、图像和视频搜索、自然语言处理和异常检测。例如，如果构建推荐系统，则可以使用 VS
知识蒸馏通过迁移大型教师模型（DeepSeek-R1）的知识到小型学生模型，实现模型压缩与加速。双模型协同训练：固定教师模型参数，指导学生模型学习知识迁移机制：软标签（Soft Targets）传递类别间关系信息损失函数设计：结合任务损失与蒸馏损失的复合目标函数动态温度调节：控制知识传递过程中概率分布的平滑度通过上述流程可实现DeepSeek-R1到轻量级模型的高效知识迁移。引入AutoDisti
一个对大型语言模型（LLMs）友好的知识表示框架。SPG属性被划分为知识和信息领域，也称为静态和动态领域，它们分别与具有强模式约束的决策专长和具有开放信息表示的文档检索索引知识兼容。归功于在构建更有效的索引、知识对齐和混合解决库方面的创新，KAG框架在多跳问答任务中相比于现有的RAG方法有显著的性能提升，KAG框架介绍了一个基于逻辑形式的混合推理和求解引擎，它能够将自然语言问题转化为结合语言和符号
LangChain 框架提供了一种名为 “Embedding & vector store” 的方法，用于将文本数据转换为向量表示形式，并将其存储在向量数据库中。LangChain 是一个基于语言模型的框架，用于构建聊天机器人、生成式问答（GQA）、摘要等功能。它的核心思想是将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的语言模型应用。Chat Message History 是 Langchain 框架
图来自B站某个视频，发现找不到原视频了！我们先来看下LLM是怎么结合到vllm中的。这是模型的入口，model_path路径指向下载的。可以看到通过from_engine_args来加载，继续往下看from_engine_args输入参数如下：cls(…, 这在本章开头的结构图中也能清晰看到。tokenizer比较简单，这里略过，schedule在第二篇文章中已经讲过。
vlllm官方代码更新频发,每个版本都有极大变动, 很难说哪个版本好用.第一次阅读vllm源码是0.4.0版本,对这版圈复杂度极高的调度代码印象深刻0.4.1对调度逻辑进行重构,完全大变样, 读代码速度快赶不上迭代的速度了。现在已经更新到0.5.4, 经过长时间观察，发现主要的调度逻辑基本也稳定了下来, 应该可以作为一个固话的版本去阅读。本文解读依据vllm 0.5.4版本. 没有修改任何代码,大
因一些课程设计要写长篇分析报告，这里借用ai做一篇指导教程，分上下两篇。这篇也会教如何让ai给你你想要的答案，众所周知，现在的ai并不智能，不针对各类厂家，但是放出来的确实表象如此。但其实问法决定了我们很多时候无法解锁其100%的功能，错误的问答方式甚至让回复比1.0的版本更加混乱无序。所以，这篇也有ai指导性的说明。
我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。
就在前段时间的两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。同时意味着，技术革命正在从互联网+向人工智能+逐步迈进，我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 应用型工程师一定是未来最紧俏的岗位。在过去的一年多时间里，我持续关注着大型模型的发展趋势，并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中，也遭遇了不
GPT-4o是OpenAI最新推出的大型语言模型,相较之前版本有了显著的进步。作为人工智能技术的新里程碑,GPT-4o值得我们进行全面评价和分析。
近期来自北大的团队推出了一种名为HyKGE（Hypothesis Knowledge Graph Enhanced）的框架，旨在通过结合知识图谱（KGs）与大型语言模型（LLMs）的检索增强生成（RAG）技术，提高医疗领域大型语言模型响应的准确性和可靠性。针对现有方法存在的知识检索不足、查询解析繁琐耗时、知识利用单调等问题，HyKGE通过LLMs的强推理能力补充用户查询的不完整性，优化与LLMs的
本文主要是通过Scrapegraph-ai集成gpt3.5实现一个简单的网页爬取并解析的demo应用，其中涉及到gpt3.5免费申请，Scrapegraph-ai底层原理简介，demo应用源码等。
新手向：在自己的电脑上部署自然语言开源大模型ChatGLM-6B，动手感受ChatGPT的魅力
Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。
本项目由datawhale成员开发，主要实现了基于 Datawhale 的现有项目 README 的知识问答，使用户可以快速了解 Datawhale 现有项目情况。
自GPT-3问世以来，OpenAI对于其技术实现的细节采取了相当谨慎的态度，仅仅以大致的框架进行了介绍。随着时间的推移，OpenAI似乎变得更为封闭而非开放，这也正是马斯克对OpenAI提出批评的核心所在。现在，我们普遍认识到，虽然许多模型都基于Transformer架构，但各家在应用上的方法却大相径庭。在这场竞赛中，OpenAI已经取得了显著的领先地位，其他公司只能奋力追赶。面对这种压力，一些公
前面讲了架构， 其中有一个层归一化layerNorm结构，最近在看不同的大模型结构中也发现会对其优化。但是似乎在CV领域貌似批次归一化BN层用的也很多，那么这两个归一化层到底有什么区别呢？为何在NLP领域几乎都是LN层，而不用BN层呢？一、What is Normalization？Normalization：规范化或标准化，就是把输入数据X，在输送给神经元之前先对其进行平移和伸缩变换，将X的分布
OpenAgents探索并解决了构建实用级代理应用程序的基本要求，奠定了一个强大的基础，允许社区通过集成其他组件(如工具)毫不费力地横向扩展(例如，从更多样化的API源集成，如PublicAPIs2)，扩展更多的基础模型，适应新的ui设计等。当前的语言代理框架旨在促进概念验证语言代理的构建，而忽略了非专家用户对代理的访问，并且很少关注应用级设计。的方法，用户的总体指令被分割成更易理解的子任务。满足
情感分析是一项重要的任务，用于确定评价中的情感极性，如正面评价、负面评价或中性评价。通过这些技术，可以自动化地分析大量的评价数据，并得出对商品的整体评价倾向。此外，还可以根据评价内容中提到的特定特征或关键词来了解消费者对不同方面的偏好，如价格、品质、服务等。这包括评分、评论内容、时间等。为了帮助企业更好地了解消费者的喜好和需求，可以利用京东商品评价数据进行智能分析，从而提取有价值的信息。此外，还可
本篇文章获得同事刘工的授权刊登。原文发表于2023年6月28日。
标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。
aigc开源模型，包括ai绘画、ai chat，支持中英文输入。
2020年，年中。人类历史上最大的人工智能模型，来到人间。这个体格巨大的北鼻，哭声嘹亮，告知全世界：“我写的作文，几乎通过了图灵测试。”那些第一次听说参数数量的人，那些第一次翻看实验结果的人，那些第一次口算增长速度的人，在彼此确认了眼神之后，一致的反应是：“哦漏，我大概是疯了吧。不，是人工智能模型疯了吧。”同行迈出的步子，似乎要扯烂裤裆。墙内的人，捡起惊掉的下巴。墙外的人，他们只觉得婴儿的哭声吵闹
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra 并宣告"欢迎进入 AGI 时代"；英伟达以 129.3 亿美元收购 Hugging Face 并承诺保持开放；柏林 IFA 开幕、中国品牌占展商近半；ChatGPT/Claude/Grok 集体宕机近 4 小时；工信部印发 AI 中小企业创业支持计划。一文速览昨日科技圈重磅。
第一次用 AI 写代码：Trae 从安装到上手的保姆级教程
大语言模型发展脉络：从GPT-3到GPT-5的技术迭代与前路展望
## 一、背景信息：GPT3是于2020 年由OpenAI 发布的预训练语言模型。GPT3在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，可以生成连贯的文本、回答问题、进行对话等。GPT3的网络架构继续沿用GPT1、GPT2的是多层Transformer Decoder改的结构。GPT3出自Language Models are Few-Shot Learners，语言模型是Few-Shot学习者。
在本文中，我们介绍了Low-Rank Adaptation（LoRA）作为一种高效的大语言模型微调方法。通过仅训练选定权重矩阵的低秩扰动，LoRA可以显著减少所需的计算资源，同时保持或提升模型的性能。我们的实验结果表明，虽然LoRA在某些情况下的性能略低于全面微调，但它在目标领域之外的任务上更好地维持了基础模型的性能，并提供了更强的正则化效果。此外，我们还发现，全面微调学习的扰动矩阵的秩远高于Lo
李飞飞空间智能
GPT-3 相较于较早的预训练模型(如 Roberta)有以下优势：数据规模：GPT-3 是目前最大的预训练语言模型，其训练数据的规模比其他模型大得多。可复制能力：GPT-3 可以生成大量的有意义的文本，并且具有很强的复制能力，可以生成几乎完全一致的文本。自然语言理解能力：GPT-3 具有很强的自然语言理解能力，可以解决很多复杂的自然语言处理任务。多任务能力：GPT-3 可以同时处...
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一个基于Transformer架构的大规模预训练语言模型。它由OpenAI开发，是目前最大的开源语言模型之一，拥有1750亿个参数。GPT-3的出现标志着预训练语言模型的规模和能力达到了一个新的高度。GPT-3作为当前最强大的NLP预训练模型之一，无疑推动了整个领域的发展。它的出现不仅展示了深度学习和大规模数据
自然语言处理（NLP）领域的预训练模型已经取得了巨大的进展，其中最引人注目的之一就是OpenAI推出的GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）。GPT-3是目前最大规模的预训练语言模型，具有惊人的参数规模和强大的语言生成能力。本文将深入探讨GPT-3的背景、技术原理、应用场景以及未来发展方向，帮助读者全面了解这一领先的NLP技术。
Azure OpenAI 服务在微软全球 Azure 平台正式发布后，迅速成为众多用户最关心的服务之一。Azure OpenAI 服务允许用户通过 REST API 访问 OpenAI 的强大语言模型，包括 GPT-3、Codex 和 Embeddings 模型系列。本期，我们将为您揭秘。GPT-3的底层算法 ╱GPT-3的四种模型 ╱02在Azure OpenAI中使用GPT-3 ╱03Open
Transformer技术实践指南 本书系统介绍了Transformer架构在NLP领域的应用，包括BERT、GPT等模型的原理与实践。重点内容涵盖：从零预训练RoBERTa模型；使用Hugging Face工具进行微调；处理机器翻译、文本摘要、问答等下游任务；对比GPT-3与T5/BERT的性能差异；探索计算机视觉扩展（ViT/CLIP/DALL-E）。书中包含TensorFlow/PyTorc
在这篇文章中，我们将全面介绍如何使用LlamaIndex和Gradient，微调GPT-3.5-turbo以获得更好的模型输出效果。我们将通过生成训练数据和评估数据集，使用OpenAIFinetuneEngine进行微调，并最终进行评估，详细探讨在微调后的性能提升效果。
上面我们构建了一个最小的训练和推理流程。大多数时候开发者需要自定义一个训练流程和对应的数据集。
在机器学习领域当中，微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上，进一步调整，让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调，我们可以不用重新训练一个新的模型，这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。微调的方式很简单，你只需要准备成对的训练资料。然后喂入Fine-tuning API 就可以完成了。这边指的成对资料，是输入搭配输出，输入「亚洲最帅的三个男人是谁?」这个输入，以及在收到这样
（C语言版）扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现，包含定参和FFRLS两种情况，已在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功，根据输出文件数据在origin中绘图如图2，3所示该代码实现了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和遗忘因子递归最小二乘（FFRLS）算法的电池荷电状态（SOC）估算功能，主要用于电池管理系统中对电
Qwen-14B-Chat-Int4 微调详细步骤
传统的滑模控制在趋近阶段能快速响应，但在到达滑模面后，控制精度会受限于线性滑模的约束。NTSMC则通过引入非线性滑模面，克服了这一缺点，使得系统不仅能快速趋近滑模面，而且在有限时间内收敛到平衡点，实现高精度控制。关于NTSMC，其实是有专门的说明文档，详细阐述了其理论基础和设计原理。咱这儿就挑关键部分讲讲，帮助大家理解代码实现。
从GPT/GPT2/GPT3到GPT3.5/GPT4：见证微调、prompt学习、再微调、多模态
Prompt Tuning是现在大模型微调方法中的一种常用方法，本文通过解读5篇论文来了解Prompt Tuning方法演进的过程。分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。
微服务架构是一种将单一应用程序作为一套小型服务开发的方法，每个服务运行在自己的进程中，并通过轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务围绕业务能力构建，可通过全自动部署机制独立部署，并采用去中心化方式管理。Java凭借其成熟的生态系统、强大的框架（如Spring Boot）和广泛的企业支持，成为构建现代微服务架构的核心语言之一。
gpt-3
——gpt-3
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
天工造物局
AtomGit AI 社区
乐奇 Rokid 开放社区
码道开发者社区
