你想要的GraphRAG的内容都在这了
最近微软终于开源了他的GraphRAG，短短7天就集齐了6.7KStar，那GraphRAG究竟是个啥，GraphRAG的论文实践上要比代码开源早很多，论文应是往年4月份在Arxiv上宣布的，然而代码是这个月1号才正式上行开源，名目开源地址......
仰视LLM的灵魂 一文搞懂稠密智能编码器
稠密智能编码器，SAE，最远因机器学习模型的可解释性而变得盛行，虽然SAE自1997年以来不时存在，机器学习模型正在使LLMs变得越来越弱小和有用，但它们依然是黑匣子，如何看穿LLM的灵魂，且若能了解它们是如何上班的，那关于大模型的退化有足......
LLM CoT的上班原理
思想链，CoT，ChainofThought，经常作为加弱小模型推理才干的利器，但大模型推理才干的优化多大程度过去自人为义务拆解，还是额外提醒的Token激起了面前更弱小的计算，让咱们逐渐思索，Transformer言语模型中的暗藏计算，......
这就是大言语模型！
文字接龙LLM从基本上一直要做的是，针对它失掉的任何文本发生，正当的延续，LLM只是在玩一个，文字接龙，的游戏，当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，它实质上只是在一遍又一遍地征询，依据目前的文本，下一个词应该是什么，，并且每次都增......
AI工程中面临的开明应战
我昨天在AI工程师环球博览会上宣布了揭幕主题演讲，我是暂时添加议程的，OpenAI在最后一刻分开了他们的演讲，我受邀在不到24小时的通知时期内预备一个20分钟的演讲！我选择重点讲述自8个月前上次AI工程师峰会以来LLM，大言语模型，畛域的亮......
评价大型言语模型 反理想义务 经常使用
LLMs的自动实质是什么，在之前的文章中，我谈到了评价大型言语模型才干的艰巨，这些模型在许多基准测试中体现杰出，但咱们理论不知道基准测试中的测试名目，或足够相似的名目，能否出如今训练数据中，这些模型是在启动普通性的了解和推理，还是在启动A......
LLM训练的保密危机 1%的分解数据或致模型解体
1、LLM训练的保密危机，1%的分解数据或致模型解体在LLM极速开展的当天，一个令人担心的现象正悄悄发生——模型解体，钻研发现，即使在训练数据中仅蕴含1%的分解数据，也或者造成LLM模型功能重大降低，无论如何参与训练数据量都不可优化成果，更......
综述
大家好，我是刘聪NLP，大模型曾经展现出了较强的文本生成才干，但随着经常使用场景变得越加复杂和严厉，除了防止生成误导或不当舆论内容外，往往还宿愿可以满足用户的不凡需求，而可控文本生成就是为了在坚持文本生成有用性、流利性和多样性的同时，保障文......
LLM通常系列
通过了数据搜集、挑选、去重，马上就可以开局训练试验了，然而在试验之前，咱们还须要先失掉一个言语模型的基石，分词器，Tokenizer，Tokenizer的作用是对一条文本数据启动切分、词表映射，失掉这条文本的token序列，用开源Token......
如何改良RAG模型的性能
本文中将重点引见如何优化RAG系统，使其尽或者高效，咱们从多个角度引见RAG系统，深化了解其用途以及如何优化，引见检索增强生成，RAG，模型通常被称为RAG系统，在AI行业失掉极大的关注，这种模型面前的概念很便捷，咱们准许模型依据须要从独自......