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LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

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大模型 LangChain RAG

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

图 4：根据预训练目标进行自监督式的数据构建，来自 Tay et al.

开源模型

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

比如文本生成类的模型，有10000+个，gpt-3.5-turbo的token限制是4096，显然不能包含这个类别的所有模型描述。

提示词 prompt

9个范例带你入门langchain

4，结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。

大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

我在2022年创建了一个个人搜索系统（项目名为Ramble），将我的Obsidian笔记与结合了GPT-3的向量搜索链接起来别误会，RAG非常出色，绝对是信息检索技术向正确方向迈出的一步

RAG-Fusion 检索增强

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

因此，我们要比较的就是 4∗b∗s∗h 和 2∗h∗h 。

开源模型

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

generate related movies to {movie_name}" prompt_tmpl = PromptTemplate(prompt_str) llm = OpenAI(model="gpt

Query Pipeline 大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

基础模型主要包括以下几类: 1、大型语言模型(Large Language Models)：如BERT、GPT-3、PaLM等，主要应用于自然语言处理任务。

论文机器人

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

例如，OpenAI的GPT系列、Google的BERT和T5、OpenAI的DALL·E等，这些模型在语言理解、文本生成、图像生成等方面展现出了惊人的能力。

大模型从零开始

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

4、大模型的 Embeddings：如OpenAI官方发布的第二代模型：text-embedding-ada-002。

AIGC Embedding 嵌入技术

AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

7月19日，Facebook的母公司Meta推出Llama 2大模型，将免费用于研究和商业用途，被称为最强GPT-4平替开源。

大模型

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

有分词确实让这些任务更具挑战性（比如子词级别的生成），但作者假定分词不一定影响到了词规划能力，因为分词都会用特殊符号指明词的开始，她们也没发现证据能表明子词对应于音节单位，有研究发现在音节相关数据上进行微调的较小模型如GPT

大模型控制

AI写作：一步到位，如何用 AI 生成整篇文章？做自媒体必看！

GPT测试如下：二、长文在撰写长文的时候，一次性出文就没那么好用了。

结构化提示词写作

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

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

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OCR 大模型文字识别

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