大模型

大型语言模型 (LLMs) 例如 GPT-4，经常被简单地描述为仅靠概率预测下一个单词的模型。过去我也曾分享过这种观点，以降低人们对这类模型的高期望值。然而，这种看法低估了现代大型语言模型的真正复杂性

这篇论文介绍了在企业文档中进行问答的应用场景，并探讨了如何利用大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）框架构建一个可靠的应用程序。作者分享了他们使用自定义树结构来表示组织实体层次结构的经验，并将

2023年,大型语言模型(LLM)吸引了所有人的注意力,它可以通过提示来执行通用任务,例如翻译或编码。这自然导致人们将模型作为AI应用开发的主要成分而密切关注,所有人都在想新的LLM将带来什么能力。然

这篇论文介绍了一个名为“HaluEval-Wild”的新基准测试，旨在评估大型语言模型（LLMs）在真实世界环境中的幻觉率。传统的NLP任务如知识密集型问答和摘要等基准测试不足以捕捉用户与LLMs之间

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引言 在数字化时代，文本嵌入技术因其在语义搜索、聚类和分类等任务中的高效性而广受欢迎。然而，随着这些技术的应用日益广泛，它们对个人隐私的潜在威胁也逐渐显现。最近，Cornell University的

引言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如ChatGPT已经成为我们日常交流和信息处理的重要工具。然而，随着时间的推移，我们对这些模型的期望也在不断提高。为了满足这些期望，研究人员和开发者们一直在

这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响。与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。然而，大多数关于RAG系统的研究主要集

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检索增强生成（RAG）之所以重要，主要有以下几个关键原因，特别是在提高大型语言模型（LLM）如聊天机器人和其他自然语言处理应用的性能和可靠性方面： 提高准确性和相关性：RAG使LLM能够访问和引用来自

LoRA（低秩适应）是目前应用最广泛、参数效率最高的自定义大型语言模型（LLM）微调技术之一。本文不仅介绍了使用QLoRA节省内存的方法，还讨论了选择最佳LoRA设置的实用技巧，为有兴趣应用此技术的读

在快速发展的人工智能领域中，高效、有效地使用大型语言模型变得日益重要，参数高效微调是这一追求的前沿技术，它允许研究人员和实践者在最小化计算和资源占用的同时，重复使用预训练模型。