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领域大模型-训练Trick&落地思考

就拿我司做的大模型来说，在解决某领域SQL任务上效果可以达到90%+，同比现有开源模型&开放API高了不少。

垂直训练大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

3、 LangChain等大模型明星应用的关键力量 OpenAI、Google、Meta 等厂商均推出了针对大模型的语义向量模型及API服务，直接促进了全球大模型开发者社区诞生了众多有影响力的大模型应用框架及工具

embedding 语义向量

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

不仅如此，ESRE 还可通过已经得到 Elastic 社区信任的简单、统一的 API 访问，因此世界各地的开发人员都可以立即开始使用它来提升搜索相关性。

大模型 AI编程

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

命名规则参考：官方介绍WIKI 7.启用API搭配第三方工具 2.SD专属优化根据Pytorch 官方最近的说法，2.1

Stable Diffusion 文生图

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

T2Ranking 1W · 数据集选择，使用 T2Ranking 数据集，由于 T2Ranking 的数据集太大，openai 评测起来的时间成本和 api

开源模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

· · 工具使用（Tool Use）：AI Agent学会调用外部API以获取模型权重中缺少的额外信息（在预训练后通常难以更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等

GPT-4

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

，向上联系具体的任务目标，向下联系具体可操作的如“实验设备”，“功能API”，“常用工具”等工具库，用于完成对任务的操作。

AI Agents 大模型

投资人逃离大模型

根据记者梳理，今年5月11日，大模型独角兽智谱AI宣布其入门级模型GLM-3 Turbo的API降价为1元/百万tokens。

大模型

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

Generating multiple outputs in a single API call.

大模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

OpenAIEmbeddingsfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIimport os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your API

检索增强生成 Langchain

对于大模型RAG技术的一些思考

文本块和问题拼接起来，形成Prompt输入给大模型 · 将大模型的答案返回给用户具体可以参考下图，这个流程的打通其实特别容易，基本上1天就能把架子搭起来，然后开发好了API

RAG 大模型

大模型应用的10种架构模式

此外，更广泛的数据集和服务也能用于访问更全面的知识图谱，包括开源的企业知识图谱API、PyKEEN数据集以及Wikidata等等。

大模型架构

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

除此之外，托管模型或通过API直接使用还会有一些而额外的成本。

生成式AI

盘点字节跳动最新的AI应用

现在的Coze已经整合了超60种类型的插件，插件有各种类型的，有翻阅新闻的，有帮你计划旅行的，还有提升工作效率的，还有一些API。

字节 AI工具

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

其他消息在2018年，SQLite除了在SQL语法上的变化，还有一些应用程序接口（API）的变化。

SQLite 微信数据库

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