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WebUI使用用InstantID,AI换脸完美版
InstantID 的工作原理可分为三个关键部分: ID
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:团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征,并使用可训练的投影层,将这些特征映射到文本特征空间,形成
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大模型
大模型检索增强生成RAG的优化
用同一个
embedding
模型把文本summary和表格summary向量化,并存入多向量检索器
RAG
检索增强
大模型
开源
开源新标杆,千问Qwen2系列模型发布,全面超越LLama3
针对小模型,由于
embedding
参数量较大,使用了tie
embedding
的方法让输入和输出层共享参数,增加非
embedding
参数的占比。
qwen
千问
开源
大模型
真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇
请问:对于所有m1,m2,
m3
,如果m1扩展了m2,并且m2扩展了
m3
,那么m1是否扩展了
m3
?
中文
评测
大模型
Transformer
图解 transformer——逐层介绍
嵌入层(
Embedding
) Transformer 的编码器和解码器各有一个嵌入层(
Embedding
)。
Transformer
大模型
图解
RAG
LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据
也可以有针对性的更新,之前我们提到可以针对 Document 做更新单位,主要是针对 chunk 做更新有些过于繁琐,但实际应用的过程中很多人反馈说针对 Document 有些过大,这下好了,中间加了一层,
embedding
大模型
LangChain
RAG
ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
5.1、让query相关的Document尽可能多的被召回 将本地知识切分成Document的时候,需要考虑Document的长度、Document
embedding
质量和被召回Document数量这三者之间的相互影响
langchain
大语言模型应用中的文本分块策略
往向量数据库中索引的任何内容都需要首先向量化(称为嵌入,
embedding
)。
开源模型
RAG
RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践
然后,利用编码模型为每个文本块生成
Embedding
。
知识库
RAG检索增强
Stable Diffusion
【Stable Diffusion操作升级】Stable Diffusion 常用模型下载与说明
常见文件模式: 尾缀ckpt、pt 存放路径: \sd-webui-aki-v4\ models\ VAE 模型的切换:
Embedding
/Textual lnversion/文本反转模型和
文生图
SD
LLM
Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4
print(t[1].generated_tokens_count,flush=True) 你也可以选择使用 Zhipu的
embedding
Byzer-LLM
GLM-4
RAG
LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向,RAG 和 Agents
接入的方式也大同小异,首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容,合并之后做
embedding
给到所用的 llm ,最后由 llm 根据模型自己的认知,做出回答。
大模型
RAG
LLM应用架构之检索增强(RAG)的缘起与架构介绍
从架构图上可以看到,除了LLM,编排服务外,向量数据库十分重要,它不仅保存了从领域知识库中导入的被
embedding
的领域知识外,还存储着用户与大模型对话的信息,被称作memory。
LLM
大模型
大模型训练为什么用A100不用4090
而 Q、K、V 参数矩阵在每个 head 上的大小是
embedding
size *
embedding
size / heads num = 8192 * 8192 / 64。
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RAG
LLM之RAG实战(五)| 高级RAG 01:使用小块检索,小块所属的大块喂给LLM,可以提高RAG性能
node_parser.get_nodes_from_documents(docs)for idx, node in enumerate(base_nodes):node.id_ = f"node-{idx}" 步骤3:选择
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RAG
检索
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