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10个大模型私有化需要关注的问题

LLM对于算力，存储都和传统架构有一定的差别，需要结合LLM的特点综合研判，它是私有化落地的第一步，对后续工作起到基础奠基作用。

开源模型

2024年值得关注的Agent框架

它利用ChatGPT、LLaMa2等LLM和其他专业模型，并根据任务的上下文动态选择合适的工具。

Agent 框架

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

相比之下，当前GPT-4模型可以使用32K输入词元的上下文长度，而大多数开源LLM的上下文长度为2K词元。

大模型

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

这些查询和检索到的上下文会一并被注入到发送给 LLM 的提示中。

检索增强式生成 RAG

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

比如LLM使用天气API来获取天气预报信息。

大模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

背景在过去的一年里，大型语言模型 (LLM) 以及 ChatGPT 等产品吸引了全世界的想象力，推动新一轮技术浪潮。

OLAP For Embedding 一体化数仓

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

现有的 Agents 项目如 AutoGPT，BabyAGI 和 MetaGPT 的成功验证了LLM的潜力。

大模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

Abstraction In Large Language Models https://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf 这是google deep mind开发的一种方法，它使用LLM

检索增强生成 Langchain

理解 o3 及其技术分析

LLM在某些方面超过人类，但并不是所有方面都超过人类。

o3 技术分析

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

Agent System 是什么在以 LLM 为驱动的 AI Agents 系统中，LLM 是代理系统的“大脑”，并需要其他几个关键组件的辅助： 1.

agent

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

报道提到，GPT 开发速度放缓的部分原因是用于预训练的文本和数据供应减少（预训练有助于 LLM 理解概念之间的关系，从而解决起草内容或调试代码等任务）。

Scaling Law AI大模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM

RAG 大语言模型

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

从实验结果上看，在多语言跟跨语种检索任务上，BGE M3-Embedding的效果超过之前提及的微软E5-mistral-7b微软E5-mistral-7b-instruct: 站在LLM肩膀上的text

BGE M3-Embedding 多语音检索

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

大模型时代，通常采用向量召回的方式从文档库里召回和用户问题相关的文档片段，输入到LLM中来增强模型回答质量。

大模型

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

那么为什么大语言模型（LLM）刚流行不久，就需要AI Agent呢？

大模型

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