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全面综合、开箱即用的 NLP 能力

解密Prompt系列21. LLM Agent之再谈RAG的召回信息密度和质量

风雨中的小七

话接上文的召回多样性优化,多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多,如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质...

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解密Prompt系列20. LLM Agent 之再谈RAG的召回多样性优化

风雨中的小七

几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关...

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探索未来:NVIDIA L4——引领深度学习的下一步

用户10842219

深度学习领域,NVIDIA一直是领先的创新者之一。近期,NVIDIA公司推出了一项令人瞩目的技术——NVIDIA L4(L4:Likelihood for La...

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解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用:Data-Copilot & InsightPilot

风雨中的小七

在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据,这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取...

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解密Prompt系列18. LLM Agent之只有智能体的世界

风雨中的小七

重新回来聊Agent,前四章的LLM Agent,不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互,更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界!...

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解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN

风雨中的小七

话接上文的指令微调的样本优化方案,上一章是通过多样性筛选和质量过滤,对样本量进行缩减,主打经济实惠。这一章是通过扩写,改写,以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样...

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解密Prompt系列16.LLM对齐经验之数据越少越好?LTD & LIMA & AlpaGasus

风雨中的小七

LLM Agent中间插个队,总结下指令微调、对齐数据相关的方案,已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦!Data-Centric的观点比较一致:指令微调也就是对齐阶段...

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解密Prompt系列15. LLM Agent之数据库应用设计:DIN & C3 & SQL-Palm & BIRD

风雨中的小七

上一章我们主要讲搜索引擎和LLM的应用设计,这一章我们来唠唠大模型和DB数据库之间的交互方案。有很多数据平台已经接入,可以先去玩玩再来看下面的实现方案,推荐

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解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计:WebGPT & WebGLM & WebCPM

风雨中的小七

前两章,我们分别介绍了基于微调和prompt的工具调用方案,核心都是如何让大模型和工具进行交互,包括生成工具调用语句和处理工具调用请求。不过在实际应用中,想要设...

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解密Prompt系列13. LLM Agent指令微调方案: Toolformer & Gorilla

风雨中的小七

上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案,这一章介绍基于模型微调,支持任意多工具组合调用,复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题,在哪个位置进...

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Gartner RPA魔力象限报告解读:国产厂商“破纪录”跃升意味着什么?

王吉伟频道

8月3日,全球著名咨询调查机构Gartner发布了《2023年全球RPA魔力象限(Gartner RPA MQ)》报告。

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解密Prompt系列12. LLM Agent零微调范式 ReAct & Self Ask

风雨中的小七

其次是模型赋能我们,Agent加持的大模型,作为更优的数据和任务中介/代理,赋予了我们和任意数据类型交互的能力,大模型正在重构数据和信息的处理方式。从之前的结构...

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大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解

汀丶人工智能

阿里 · 算法工程师 (已认证)

在自然语言处理问题中,可从互联网上下载大量无标注数据,而针对具体问题的有标注数据却非常少,GPT 是一种半监督学习方法,它致力于用大量无标注数据让模型学习 “常...

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使用腾讯云Elasticsearch 8.8.1实现:NLP+Vector Search+GAI

点火三周

腾讯云Elasticsearch service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力,是为AI革命提供高级搜索能力!该版本特别引入了Elasticse...

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​解密Prompt系列11. 小模型也能思维链推理

风雨中的小七

前两章我们分别介绍了思维链的多种使用方法以及思维链(COT)的影响因素。这一章更多面向应用,既现实场景中考虑成本和推理延时,大家还是希望能用6B的模型就不用10...

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基于编码注入的对抗性NLP攻击

CDra90n

研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样...

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知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战(含码源):数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

汀丶人工智能

阿里 · 算法工程师 (已认证)

《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画,因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔,受到世界...

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解密Prompt系列10. 思维链COT原理探究

风雨中的小七

前一章思维链基础和进阶玩法我们介绍了如何写Chain-of-thought Prompt来激活生成逐步推理,并提高模型解决复杂问题的能力,这一章我们追本溯源,讨...

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