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RAG 三件套:检索、排序、生成全能选手 MiniCPM 3.0 同时发布了 RAG(检索增强生成)三件套:MiniCPM-
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保姆级教程:图解Transformer
得到的 Xembedding 的维度是 [batch size, sequence length,
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PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答
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从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
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同时,Chinese-LLaMA-Alpaca也指出在进行第一阶段预训练(冻结transformer参数,仅训练
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解读OpenAI Sora文生视频技术原理
ensp; 一、Spacetime Latent Patches 潜变量时空碎片, 建构视觉语言系统 在“ChatGPT是第一个真正意义的人工通用智能”中,笔者总结过大语言模型借助
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中文OCR超越GPT-4V,参数量仅2B,面壁小钢炮拿出了第二弹
MiniCPM-MoE-8x2B 模型总共包含 8 个 expert,全参数量(non-
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)为 13.6B,每个 token 激活其中的 2 个 expert,激活参数量
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【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程
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类双向语言模型采用模版(P1, x, P2, [MASK], P3),对于单向语言模型采用(P1, x, P2, [MASK]): 同时加了两个改动: 1、考虑到预训练模型本身的
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大模型
使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论:通过RAG 优化LLMs实现
这通常使用所谓的方式为
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文本在概念空间中的数值表示。
RAG
大模型
自动回复
ComfyUI
必看!ComfyUI故障应对指南,让您轻松应对每一个挑战
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文件。
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故障应对
LLM
收藏!万字长文聊聊LLM Agents的现状,问题与未来
注意:这里的
embedding
是text
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,即句向量,需要和词向量分开。
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