FineTuneBench 商业精细调整API能够如何融入LLMs中的新常识
钻研背景这篇文章钻研了商业微调API在将新常识注入大型言语模型，LLMs，和降级现有常识方面的成果，虽然OpenAI和Google等提供商提供的商业LLMs微调API具备灵敏的运行顺应性，但其有效性尚不清楚，该疑问的钻研难点包括，微调方法的......
的 OpenAI 技术报告详解 Sora
Sora具体的技术报告颁布了，相关从业者或许都须要看看，外面有OpenAI的训练思绪以及Sora具体的技术特性，我从外面找了一些要点，具体的可以去看完整内容，便捷来说Sora的训练量足够大也发生了相似涌现的才干，技术特点三维空间的连接性，S......
Unsloth揭秘 如何将模型微调效率优化2
在当今人工自动极速开展的时代，言语模型的运行越来越宽泛，但是，要将预训练的言语模型运行到详细的义务中，往往须要启动微调，Unsloth作为一个预训练模型微调框架，因其杰出的性能和共同的技术特点，遭到了泛滥开发者的关注，本文将深化讨论Unsl......
Gemini技术报告解读 从Google多模态大模型看后续大模型应该具有哪些才干
大家好，我是HxShine，前段期间Google推出Gemini多模态大模型，展现了非凡的对话才干和多模态才干，其体现终究如何呢，本文对Gemini报告启动剖析，总的来说Gemini模型在图像、音频、视频和文本了解方面体现出出色的才干，其包......
和语义召回相比有什么优劣 实用于TTS语音处置名目标召回模型 词袋模型终究是个啥
在人工自动的泛滥运行中，关于文档的准确召回是一个宽泛经常使用的需求，例如，在基于阅读了解的问答系统，RAG，中，咱们经常经过嵌入模型生成向量来启动语义方面的召回，这种方法曾经证实了其效果良好，但是，这并不象征着该方法实用于一切场景，让咱们思......
LLM HunYuan 等 聊一聊 计算量和 参数量 MFU MoE
一、背景最近在看腾讯最新混元大模型的Paper时，[2411.02265]Hunyuan，Large，AnOpen，SourceMoEModelwith52BillionActivatedParametersbyTencent[1]，，看到......
多图预警！ 小白也能读懂的GraphRAG常识图谱全流程解析
当天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创立常识图谱，预备好了吗，那就让咱们开局吧！GraphRAG处置了什么疑问当你问，这个数据集的主题是什么，这类初级别、概括性的疑问时，传统的RAG或者就会一筹莫展，为什么呢......
关于大模型的经常使用
，学会写提醒词，就相似于学会经常使用电脑的鼠标和键盘，这是学习和经常使用大模型必备的技艺之一，而提醒词工程就是让你学会怎样和大模型谈话，最近断断续续不时有人经事先盾留言或加微信的模式，来咨询大模型的运行疑问；比如，怎样用大模型优化文本，或......
更经济！逾越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦！ 更快 更强
LightRAG增强了分段检索系统将文档转换为更小、更易于治理的片段，此战略准许极速识别和访问相关消息，而无需剖析整个文档，接上去，咱们应用LLMs来识别和提取各种实体，例如称号、日期、位置和事情，以及它们之间的相关，这经过此搜集的消息进程......
Embed Cohere推出Multimodal 解锁图像数据的商业价值 3
01、概述在当今这个互联互通的环球，能够同时了解和解决多种消息类型显得尤为关键，这不只是人工智能开展的关键，也是推进商业智能化的关键一步，但是，传统的AI模型在跨文本与图像的消息整合方面经常存在局限，这使得了解一篇配有图表或表情包的文章变得......