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深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

自从2010年左右以来，随着深度学习技术的发展，embedding技术得到了广泛的应用和研究。

embedding

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

Few-shot Learning（少样本学习）是一种机器学习任务，其中模型需要从非常有限数量的样本中学习并进行泛化，以在新的任务或类别上做出准确的预测。

大模型

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

需要对关键路径进行优化，以提升整体性能。

大语言模型 RAG检索增强

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

与多元化的功能相反，ima的首页并不复杂，就像传统搜索引擎的主页，交互入口十分直接明了。

copilot ima 知识库

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

如果你直接设计一个节点的工作流"环保演讲稿生成",那么它就是一个简单对话的bot它可能会给你一些泛泛而谈的内容。

工作流教学

ComfyUI安装教程

比如自定义动画工作流 👇 ComfyUI是一个功能强大且模块化的稳定扩散GUI和后端。

ComfyUI安装

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

所以 LlamaIndex(也称为 GPT Index)由社区顺势推出，是一个开发者友好的接口，它将外部数据连接到 LLM，提供了一系列工具来简化流程，包括可以与各种现有数据源和格式(如 api、pdf

大语言模型

取代 Vue 和 React？25 年码龄程序员不满 Web 现状创建新框架 Nue JS，能将代码量减少 10 倍！

近日，前端开发者 Tero Piirajinen 推出了一个名为 Nue.js 的极简化前端开发工具，并迅速引发社区讨论。

开源模型

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

通过拖拽可视化的组件，组建工作流，就可以轻松实现一个大语言模型的应用配置，包括不限于 ChatGPT。

大模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

在当今数字化与智能化浪潮汹涌的时代，人工智能技术不断取得突破性进展，多模态模型作为其中的前沿领域，正日益成为研究和应用的热点。

OmniVision -968M 多模态模型

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，在提交给GPT模型的任务中也是如此。

GPT prompt

Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

这一更新对于企业或团队用户是一个非常好的消息，它提高了本地协作效率还优化了用户体验。

ollama 语言大模型聊天

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

泛化能力：一般情况下，大模型具有更好的泛化能力，能够在未见过的数据上表现出色。

大模型从零开始

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

同时，还对数据进行了增强处理，通过添加噪声、变换语速等方式，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

Westlake -Omni 语音

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

这是一种基本的泛化形式，看起来平平无奇。

大模型

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