首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
自然语言处理
致Great
创建于2022-01-01
订阅专栏
自然语言处理
等 22 人订阅
共74篇文章
创建于2022-01-01
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
RAG项目推荐:bRAG-langchain-构建自己的 RAG 应用程序所需了解的一切
检索增强生成 (RAG) 项目 bRAGAI 的官方平台即将上线。加入等待列表,成为早期使用者之一! 本仓库包含了对检索增强生成 (RAG) 在各种应用中的全面探索。 每个笔记本都提供了从入门级到高级
干货!带你了解7种检索增强生成 (RAG) 技术
1. 简单RAG(Simple RAG) 在简单RAG中,大型语言模型(LLM)接收用户查询,在向量存储库中进行相似性搜索或在知识图谱中进行关系搜索,然后基于检索到的信息生成答案。 工作原理: 用户查
检索增强生成 和思维链 结合: 如何创建检索增强思维链 (RAT)?
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.05313 Github地址:https://github.com/CraftJarvis/RAT 想象一下,一个人工智能助手可以像莎士
如何从文档创建 RAG 评估数据集
检索增强生成 (RAG) [1] 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。 通过上传 PDF 文件并将其存储在矢量数据库中,我们可以通过矢量相似性搜索检索这些知识,然后将检索到的文本作为附加上下文插
Agent未来已来?揭示LLM Agent技术架构与现实挑战
最近,大型语言模型(LLM)Agent成为了企业自动化领域的热门话题。Anthropic、OpenAI和Microsoft等科技巨头都在积极布局,预示着一场自动化革命的到来。这些AI驱动的系统被认为能
揭秘o1类模型的过度思考:明明只需5个token,它偏要用900个?
今天给大家分享一篇论文,揭秘o1类超大型语言模型的过度思考:2+3=?答案仅需5个token,o1类模型凭啥要900个? 论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.21187 论
2024年RAG:回顾与展望
RAG架构演变 根据RAG技术结构可以分成三类,代表了不同的技术复杂度,越复杂也代表实现难度越大。但是可能会收到更好的效果,适应更多的场景,这三类类型是: Naive RAG 简单RAG,这就是大部分
5个开源RAG框架对比
11/100 发布文章 加粗 斜体 标题 删除线 无序 有序 待办 引用 代码块 运行代码 资源绑定 图片 视频 表格 超链接 投票 导入 导出 保存 撤销 重做 历史 new 模版 使用富文本编辑器
一文带你全面了解 RAG 组件
检索增强生成 (RAG) 流程正在彻底改变我们与大型语言模型 (LLM) 的交互方式。RAG 不再仅仅依赖这些模型中预先训练的知识,而是让 LLM 能够实时访问和利用外部知识源,从而产生更准确、更相关
智谱免费GLM-4V-Flash助力多模态RAG实现
智谱AI开放平台:https://www.bigmodel.cn/ TrustRAG:https://github.com/gomate-community/TrustRAG 1. 引言 多模态检索增
不是炒作GenAI!终于有 BERT 的替代品了
在OpenAI o3火遍全网的同时,一个名为ModernBERT的热门模型已经发布并成为热门话题,而且 Huggingface 的官方博客也已发布,下面笔者是阅读相关资料之后的一些总结 六年后,BER
【中科院计算所】WSDM 2024冠军方案:基于大模型进行多文档问答
作者:李一鸣 张兆 中科院计算所 会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中,我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法,该方法
【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5
论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.00923 代码地址:https://github.com/amazon-science/mm-cot 本文研究在小于 10 亿参数的情
Google Brain新提出的优化器“Lion”,效果要比Adam(W)更好
论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.06675 Google Brain新提出的优化器“Lion”,效果要比Adam(W)更好
文本分类微调技巧实战2.0
讯飞比赛答辩结束,笔者和小伙伴们参加了一些讯飞的比赛,今年讯飞文本分类比赛相比去年更加多元化,涉及领域、任务和数据呈现多样性,听完各位大佬的答辩之后,结合之前经验和以下赛题总结下文本分类比赛的实战思路
nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器
文本分类 文本分类是 NLP 中最常见的任务之一, 它可用于广泛的应用或者开发成程序,例如将用户反馈文本标记为某种类别,或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟
nlp-with-transformers实战-01_transformers简介
Hello Transformers 2017年,谷歌的研究人员发表了一篇论文,提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。 被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经
实体识别(1) -实体识别任务简介
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的
对机器学习进行深入理解的一本好书
完整目录 前言 pdf电子书 配套代码 完整目录 前言 pdf电子书 配套代码 完整目录 前言 pdf电子书 配套代码
下一页