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2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

决定LLM是作为一个通用工具还是专注于特定任务（如命名实体识别）。

大模型微调

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

在看本文之前相信大家都会有这样的疑问，不言而喻对于一个不懂技术或者刚接触大语言模型的肯定都会有点懵的。

rag 检索增强

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这个过程类似于对文本内容进行指纹化，使其能够在向量空间中被有效地识别和检索。

知识库 RAG检索增强

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

对于音频对齐，作者收集了开源和内部的数据集，用于自动语音识别（ASR）和音频问答（AQA）。

Baichuan-Omni 多模态大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

在深入实现之前，我们先来了解一下使用语义搜索+GPT问答相比微调GPT的优势： 2.1、更广泛的知识覆盖：语义搜索 + GPT 问答主要包括两个核心步骤，首先从大量的文档中找到相关的段落，然后根据这些段落生成答案

知识库 langchain

OpenAI Assistants API 使用指南

上次我们介绍了 OpenAI 的新版 API，包括语音转文字、生成图片和图片识别等功能，这次 API 的更新还包含了一个重量级的功能，就是类似 GPTs 的 Assistant API，它不仅可以完成

OpenAI Assistants API

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

GPT

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

项目简介 "QAnything"是网易有道开发的本地知识库问答平台。

网易 RAG 知识库

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

但是研究者们发现了一个问题，即使是额外扩展上下文窗口的大模型，从16k的GPT3.5到100k的Claude，面对多文档问答任务时，如果正确答案不在第一个或末尾的文档中，模型的回答准确率就会急剧下降

大模型 Ziya

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

这种方法可以用于实现各种知识密集型 NLP 任务，如问答、文摘生成、语义推理等。

Prompt 大语言模型 RAG

AI扫盲指南！什么是大模型？什么是GPT？什么prompt？什么是大模型参数？LLaMA2-70b中70b是什么？

2023年是AI席卷全球的一年，人们见识到了各种AI带来的变化，但是很多人不清楚AI中的术语。

大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它在许多外部基准测试中超越了其他开源LLMs，包括推理、编码、熟练度和知识测试。

开源模型

国内LLM陆续启动，你的Prompt库有这些模块吗

不管你写过多少提示词，对于任何一个大语言模型，主要的交互角色只有三种：用户（User）、助手（Assistant）和系统（System）。

prompt

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