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RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

来自主题: AI技术研报
8542 点击    2024-08-03 11:05
RAG 高效应用指南 03:Query 理解

RAG 高效应用指南 03:Query 理解

RAG 高效应用指南 03:Query 理解

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术(从 RAG 角度) • 各种 query 理解技术的实现(基于 LangChain)

来自主题: AI技术研报
9880 点击    2024-08-03 10:57
RAG 高效应用指南:01

RAG 高效应用指南:01

RAG 高效应用指南:01

『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。

来自主题: AI技术研报
11153 点击    2024-08-02 17:11
87.8%准确率赶超GPT-4o登顶!谷歌DeepMind发布自动评估模型FLAMe

87.8%准确率赶超GPT-4o登顶!谷歌DeepMind发布自动评估模型FLAMe

87.8%准确率赶超GPT-4o登顶!谷歌DeepMind发布自动评估模型FLAMe

谷歌DeepMind推出LLM自动评估模型FLAMe系列,FLAMe-RM-24B模型在RewardBench上表现卓越,以87.8%准确率领先GPT-4o。

来自主题: AI资讯
4743 点击    2024-08-02 15:29
【LLM开源模型】LLMs-Llama3.1-240723通关攻略笔记v1.0

【LLM开源模型】LLMs-Llama3.1-240723通关攻略笔记v1.0

【LLM开源模型】LLMs-Llama3.1-240723通关攻略笔记v1.0

不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比,然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论:通用知识50%;数学与逻辑25%;代码17%;多语言8%。

来自主题: AI技术研报
8655 点击    2024-08-02 11:53
CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。

来自主题: AI技术研报
6344 点击    2024-08-01 15:55
谷歌开源最强端侧小模型:2B参数越级跑赢GPT-3.5-Turbo,苹果15Pro运行飞快

谷歌开源最强端侧小模型:2B参数越级跑赢GPT-3.5-Turbo,苹果15Pro运行飞快

谷歌开源最强端侧小模型:2B参数越级跑赢GPT-3.5-Turbo,苹果15Pro运行飞快

今年 6 月底,谷歌开源了 9B、27B 版 Gemma 2 模型系列,并且自亮相以来,27B 版本迅速成为了大模型竞技场 LMSYS Chatbot Arena 中排名最高的开放模型之一,在真实对话任务中比其两倍规模以上的模型表现还要好。

来自主题: AI技术研报
5545 点击    2024-08-01 15:41
iPhone可跑2B小钢炮!谷歌Gemma 2来袭,最强显微镜剖解LLM大脑

iPhone可跑2B小钢炮!谷歌Gemma 2来袭,最强显微镜剖解LLM大脑

iPhone可跑2B小钢炮!谷歌Gemma 2来袭,最强显微镜剖解LLM大脑

谷歌DeepMind的小模型核弹来了,Gemma 2 2B直接击败了参数大几个数量级的GPT-3.5和Mixtral 8x7B!而同时发布的Gemma Scope,如显微镜一般打破LLM黑箱,让我们看清Gemma 2是如何决策的。

来自主题: AI技术研报
8919 点击    2024-08-01 15:32
ICML 2024|复杂组合3D场景生成,LLMs对话式3D可控生成编辑框架来了

ICML 2024|复杂组合3D场景生成,LLMs对话式3D可控生成编辑框架来了

ICML 2024|复杂组合3D场景生成,LLMs对话式3D可控生成编辑框架来了

近年来,针对单个物体的 Text-to-3D 方法取得了一系列突破性进展,但是从文本生成可控的、高质量的复杂多物体 3D 场景仍然面临巨大挑战。之前的方法在生成场景的复杂度、几何质量、纹理一致性、多物体交互关系、可控性和编辑性等方面均存在较大缺陷。

来自主题: AI技术研报
10455 点击    2024-07-31 17:34