RAG检索增强生成（RAG）技术，作为 AI 领域的尖端技术，能够提供可靠且最新的外部知识，极大地便利了各种任务。在 AI 内容生成的浪潮中，RAG 通过其强大的检索能力为生成式 AI 提供了额外的知识，助力其产出高质量内容。尽管大型语言模型（LLMs）在语言处理上展现了突破性的能力，但仍受限于内部知识的幻觉和过时。因此，检索增强的 LLMs 应运而生，它们利用外部权威知识库，而非仅依赖内部知识，

是指通过自然语言处理（NLP）技术，根据用户输入的上下文生成合理且连贯的回复。这种技术是聊天系统（如聊天机器人或虚拟助手）的核心，用于让对话更自然、更智能。常见的聊天补全技术基于大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、ChatGPT），可以理解上下文并生成符合逻辑的文本回复。

这也说明了，实际上不需要复杂的图算法，我们只需要将图结构的逻辑关系存储在向量数据库里，用一个传统的架构就可以进行逻辑上的子图路由，而现代 LLM 强大的能力帮助做到了这一点。我们使用与 HippoRAG 中一致的 dense embedding，facebook/contriever，来作为我们的 embedding 模型，可以看到，在三个 multi-hop 的数据集上结果比较上，我们的方法大幅

自8月底训好自己的1.5B的LLM后，一直都没有发布一个完整的技术报告，不少小伙伴私信我催更，千呼万唤始出来。

最近关于人工智能的所有讨论——它的影响、它引发的道德困境、采用它的利弊——我的非技术朋友之间的讨论很少涉及这些东西是如何工作的。从表面上看，这些概念似乎令人畏惧，掌握大型语言模型 (LLMs) 功能的想法似乎难以逾越。但事实并非如此，这个原理其实任何人都可以理解。因为推动人工智能浪潮的基本原理相当简单。多年来，在运营 Anchor、在 Spotify 领导有声读物以及撰写每周时事通讯的同时，我必须

Transformer的基本原理是Encoder（编码）和Decoder（解码），也就是先将输入的内容转换为计算机能理解的内容，再将计算机理解的内容转换为我们人类能理解的内容。但在语言转化的过程中，还会出现一个问题：歧义。我们生活中也会有很多出现歧义的情况，比如“我买了一斤苹果”和“我买了个苹果新产品”。那么问题来了：大家怎么判断这两句中的苹果指的是某种水果还是某个电子设备？答案估计也没啥争议：结

这本 LLM 书籍通过利用 MLOps 最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的见解。您还将探索该领域的前沿进展，包括推理优化、偏好对齐和实时数据处理，这对于那些希望在项目中应用 LLM 的人来说是一个至关重要的资源。在本书结束时，您将能够熟练地部署 LLM，以解决实际问题，同时保持低延迟和高可用性推理能力。无论您是人工智能新手还是经验丰富的从业者，本书都会提供指导和实用技巧，加深

对多模态语言模型的探索集成了多种数据类型，诸如图像、文本、语言、视频以及其他异构内容。尽管最新的大语言模型在文本任务中表现出现，但他们往往难以处理与处理其他数据类型。多模态大语言模型通过绑定各种模态来解决这一限制，从而能更全面的理解各类数据。本文首先定义了多模态的概念并考察了多模态算法的历史发展, 然后，我们介绍了一系列多模态的产品，重点关注主要科技公司在这一领域的努力。

进一步的，我们加入类别词，进行预测，因为我们需要做的识别是人物person识别，因此我们可以将person类别相关的词作为token_list1，如[“person”,“man”]，其他类型的，作为其他词语，如token_list2为[“location”,“city”,“place”])，而在其他类别时，也可以通过构造wordlist字典完成预测。其中，每个文本都描述了一个任务或操作，每个领域表

本地大语言模型已知目前最强的gpt4等大模型是商用闭源的，这些模型参数更大，更加智能，为什么我们会关注开源模型呢？可以本地部署运行（利用自己的电脑或服务器，运行）数据交互不需要和外网连接，数据安全性提升不需要购买服务，不用开会员，跑在自己的电脑上，想用多少就用多少。