大模型是指在人工智能领域，特别是在机器学习和深度学习中，具有大量参数和层次的模型，这些大型模型通常需要大量的训练数据，以及相当大的计算资源来进行训练和推理，它们在处理复杂任务时，如自然语言处理、图像识别、语音识别等领域表现出色，大模型的特点，大量参数，大模型通常包含数十亿到数百亿个参数，使得它们能够...

  AI改变游戏，这项工作的变革性不仅在于它节省了时间和金钱，同时也提供了质量——从而打破了经典的，成本、质量或速度只能有两个，的三角关系，艺术家们现在只需要几个小时就可以创作出高质量的图像，否则手工生成这些图像需要数周时间，真正具有变革性的是，自出现3D以来，还没有一种技术对游戏具有如此革命性的影响，...

  前言现阶段，尽管大模型在生成式问答上取得了很大的成功，但由于大部分的数据都是私有数据，大模型的训练及微调成本非常高，RAG的方式逐渐成为落地应用的一种重要的选择方式，然而，如何准确的对文档进行划分chunks，成为一种挑战，在现实中，大部分的专业文档都是以PDF格式存储，低精度的PDF解析会显著影响...

  01、概述在过去的两三年中，人工智能领域经历了令人瞩目的发展，尤其是在大语言模型、扩散模型和多模态技术等方面，其中，我对智能代理工作流产生了浓厚的兴趣，今年初，Coursera的创始人、深度学习先锋AndrewNg发了一条推特，智能工作流将推动今年的AI巨大发展，自那时起，智能代理领域的进展令人惊叹...

  Microsoft于2021年推出的LoRA是一种经济型微调模型参数的方法，现在大模型的参数规模动不动都在10亿级别以上，微调大模型，微调这里代表着SFT，例如读者将某个大模型拿到自身领域，想使用自身领域的知识再次训练和精校大模型，就属于模型微调的领域，的全面微调模式下，需要调整所有的参数，因此所需...

  客服助手机器人能够帮助团队更高效地处理日常咨询，但要打造一个能够稳定应对各种任务且不会让用户感到烦恼的机器人并非易事，完成本教程后，你不仅会拥有一个功能完备的机器人，还将深入理解LangGraph的核心理念和架构设计，这些知识将帮助你在其他人工智能项目中运用相似的设计模式，由于内容较多，本文将由浅入...

  近期，微软推出了一款创新性的通用Multi，Agent框架——Magentic，One，这个开源项目致力于处理各类复杂的开放性任务，涵盖范围包括网络浏览操作、本地文件管理、Python代码编写与执行、市场研究分析以及学术论文撰写等多个方面，该框架由五个核心智能体构成，总体协调的Orchestrato...

  研究背景这篇文章研究了商业微调API在将新知识注入大型语言模型，LLMs，和更新现有知识方面的效果，尽管OpenAI和Google等提供商提供的商业LLMs微调API具有灵活的应用适应性，但其有效性尚不清楚，该问题的研究难点包括，微调方法的不透明性、缺乏统一的基准评估、用户对超参数优化的限制以及模型...

  ​，学会写提示词，就类似于学会使用电脑的鼠标和键盘，这是学习和使用大模型必备的技能之一，而提示词工程就是让你学会怎么和大模型说话，最近断断续续一直有人通过后台留言或加微信的方式，来咨询大模型的应用问题；比如，怎么用大模型优化文本，或者怎么才能从大模型得到更好的回答等问题，这些零零散散的问题，其实归根...

  01、概述在当今的数字时代，人工智能，AI，模型的应用场景越来越广泛，从客户支持聊天机器人到法律分析助手，每一种应用都需要准确的背景知识，为了让AI在特定环境中更有用，开发者通常会利用一种叫做，检索增强生成，RAG，的方法，这种方法通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的提示中，从而显著提升模型...

  前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，大模型，LargeLanguageModel，LLM，已成为一种趋势，然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题，本文将先探讨下文档解析的准确...

  Sora详细的技术报告发布了，相关从业者可能都需要看看，里面有OpenAI的训练思路以及Sora详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容，简单来说Sora的训练量足够大也产生了类似涌现的能力，技术特点三维空间的连贯性，Sora可以生成带有动态相机运动的视频，随着相机移动和旋转，人...

  使用HuggingFaceTransformers对T5模型进行微调以处理问题回答任务很简单，只需为模型提供问题和上下文，它就能学会生成正确的答案，T5是一个功能强大的模型，旨在帮助计算机理解和生成人类语言，T5的全称是，文本到文本转换器，它是一个可以完成许多语言任务的模型，T5将所有任务视为文本到...

  ​在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的，幻觉，Hallucinations，为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，简称RAG，，它通过结合实时检...

  LightRAG增强了分段检索系统将文档转换为更小、更易于管理的片段，此策略允许快速识别和访问相关信息，而无需分析整个文档，接下来，我们利用LLMs来识别和提取各种实体，例如名称、日期、位置和事件，以及它们之间的关系，这通过此收集的信息进程将用于创建一个全面的知识图谱，该图谱突出显示跨整个文档集合，...