本文简要介绍了诞生的AWQ背景和技术原理，同时以AutoAWQ为例进行了简单的说明。

在LLM语境下，Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。Agent并非ChatGPT升级版，它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。如果CoPilot是副驾驶，那么Agent就是主驾驶。一个精简的Ag

AI大模型在技术、应用和市场等方面展现出了前所未有的蓬勃发展态势，各行各业都在广泛使用AI大模型，例如搭建AI知识库以科学管理企业知识，这一趋势不仅标志着人工智能技术的飞跃性进步，也预示着未来社会的深刻变革和广泛应用前景。接下来就盘点一下国内外的热门AI大模型吧。

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔

RAGAS 高版本，需要实现 generate_text 以及 agenerate_text 这两个方法，其中，generate_text是一个同步的方法，而 agenerate_text 是一个异步的方法。本地的 LLM，我们可以使用 transformers 这个库去调用，这里需要把 trust_remote_code 参数设置为 True。

AI模型训练是指通过给定的数据集，让模型自动学习数据中的规律，从而使其具备处理实际问题的能力。训练过程中，模型会不断调整内部参数，以期在输入相似数据时给出正确的输出。

ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，*ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 [Promp

位置编码知识准备旋转位置编码的本质和计算流程旋转位置编码如何表达相对位置信息旋转位置编码的源码分析旋转位置编码的推导。

DSPy 是一款功能强大的框架。它可以用来自动优化大型语言模型（LLM）的提示词和响应。还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI/Gemini/Claude版本升级也能正常使用。无论你有多少数据，它都能帮助你优化模型，获得更高的准确度和性能。通过选择合适的优化器，并根据具体需求进行调优，你可以在各种任务中获得出色的结果。在官方教程中使用LLM 为，数据集为在线的ColBERTv2 服务器，托

随着人工智能技术的不断进步，向量数据库在现代数据管理和机器学习应用中扮演着越来越重要的角色。它们提供了处理和检索高维向量数据的能力，这对于构建高效的AI模型和搜索引擎至关重要。上述探讨了16个2024年最值得关注的向量数据库，这些数据库在性能、可扩展性、易用性和特定应用场景的支持方面各有特色。无论是在寻找一个托管的解决方案还是一个可以自托管的开源项目，无论需求是处理图像、文本还是其他类型的数据，这