商家共1150篇
排序
AI Agent AI运行落地关键技术
一、什么是AIAgent，1、用快思索与慢思索类比大模型的才干依据丹尼尔·卡尼曼的著述，思索，快与慢，，人类的思想可以分为两大系统，系统1和系统2，系统1担任直觉式的极速思索，这种思索往往是无看法的；而系统2则长于启动无看法的逻辑推理和被动......
港中文提出CLongEval中文基准测试集 准确评价大模型长高低文才干
论文标题，ClongEval，AChineseBenchmarkforEvaluatingLong，ContextLargeLanguageModels论文地址，https，arxiv.org，abs，2403.03514代码地址，......
百万高低文RAG Agent还能这么玩
Qwen，Agent的设计思绪只管与LangChain相似，但其颁布几个的Agent示例却很无心思，当天本文将深化讨论如何经常使用Qwen，Agent将高低文记忆裁减到百万量级，让Agent的自动失掉更宽泛的运行，暴力关键字检索优于向量打......
聊聊Meta近期的介绍系统大模型
最近，Meta宣布了两篇和介绍系统关系的大模型上班，这类上班不是讲NLP等畛域的大模型运行到介绍系统，而是间接经常使用介绍系统的数据训练大模型，不时以来，阻碍CTR预估等模型朝大模型开展的一个阻碍是，这类模型并不存在像NLP、CV畛域模型中......
评价RAG系统组件的终极指南
RAG系统蕴含两个外围组件，检索器和生成器，本文将引见如何评价这两个组件，检索增强型生成，RAG，系统被设计用来优化大型言语模型，LLM，的照应品质，当用户提交查问时，RAG系统从向量数据库中提取关系消息，并将其作为场景传递给LLM，而后，......
技术之 RAG 大模型检索增强
RAG技术的重难点，是怎样更高效和更准确的检索数据，常识库技术作为大模型技术的一个关键运行方向，也是对大模型技术的一个关键补充；特意是在问答系统，如自动客服等畛域，常识库有着非同普通的作用，从技术的角度来说，一个自动客服的好坏，除了大模型自......
危！大模型能自己优化Prompt了 曾经火出圈的提醒工程要死了吗
2022年底，ChatGPT上线，同时引爆了一个新的名词，提醒工程，PromptEngineering，简而言之，提醒工程就是寻觅一种编辑查问，query，的方式，使得大型言语模型，LLM，或AI绘画或视频生成器能获取最佳结果或许让用户能绕......
用于提取的揭示词 附 哪个中文开源大模型在消息抽取上效果最好
1.背景消息抽取，InformationExtraction，IE，普通包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、相关抽取，RelationExtraction，RE，和事情抽取，EventExtractio......
Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
中科大提出UniMEL框架
多模态实体链接的关键性与应战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是常识图谱畛域中的一项基础义务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到常识库中的实体，随着社交媒体和互联网的开展，文本和视觉的多模态性......