
RAG 高效应用指南 02:Embedding 模型的选择和微调
RAG 高效应用指南 02:Embedding 模型的选择和微调在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
『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。
7月26日,《北京市推动“人工智能+”行动计划(2024—2025年)》(以下简称《行动计划》)正式对外发布。
7月上旬,多位在字节跳动旗下免费阅读平台番茄小说更新作品的网络文学作者,收到了后台系统发送的“AI训练补充协议”签署提醒。其中提到,一旦签署,其作品内容及相关信息,将被用于平台AI模型训练或其他技术研发应用场景。
人工智能毫无疑问是当今一项重要议题,通过大模型、垂类应用、智能体等多种方式推动着数字经济的发展。
近期,AI领域的发展呈现出一种矛盾的景象:表面上百花齐放,实则暗藏疲态。人工智能领域似乎进入了一个微妙的节点,众多科技巨头和创业公司纷纷推出自己的AI产品,却难掩同质化的窘境。
7月25日,非凡产研举办的《金融科技新动力:AI在金融创新与服务中的应用》主题活动在上海圆满落幕。 活动特别邀请到了三位AI+金融领域的资深专家深擎科技创始人&CEO 柴志伟、澜码科技创始人兼CEO 周健、甜新科技合伙人 郭尔东分别进行了专题分享,跟参会嘉宾进行了答疑互动。
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%。
换了发型的扎克伯格越来越不像机器人了。 这是网友们对扎克伯格最近形象转变的普遍评价,但看顺眼的网友更多是对他旗下 Meta 公司的认可。 时间往回倒退 3 年,当时的「Facebook」或许还指望着改名转运。
马斯克的 xAI 可能会买下 Character AI(信息来源权威爆料媒体 The Information,马斯克随后否认),前者估值 240 亿美元,刚完成 60 亿美元的 B 轮融资,全球仅次于 OpenAI 的超级 AI 独角兽。