大模型产品化第一年??:战术、运营与战略

在大多数情况下,混合方法效果最好:关键词匹配用于明显匹配,嵌入则用于同义词、上下位词和拼写错误,以及多模态(例如,图像和文本)。Shortwave分享了他们如何构建其RAGpipeline,包括查询重写、关键词+嵌入检索以及排名(httpsshortwave/blog/deep-dive-into-worlds-smartest-email-ai/)。1.2.3引入新知识...

大模型技术在企业应用中的实践与优化 | 新程序员

推荐方法:全量微调或任务特定的微调方法。权衡:可能会导致模型在其他任务上的性能下降,需要根据具体需求权衡。4.预训练微调适用场景:处理特殊领域数据,如中医、法律等专业文本。方法:先进行领域特定的预训练,再进行监督微调(SFT)。优势:能更好地捕捉领域特定的语言模式和知识结构。需要结合客户需求,结合客户...

“Kimi概念”降温,长文本“担不起”大模型的下一步

1)对文本长度记忆非常死板,超过训练集最大长度就无法处理:Transformer为输入序列的每个token的位置都映射了一个固定长度的向量。这是一个绝对的位置信息,导致模型对文本长度的记忆非常死板。一旦你给了模型超出训练集最大长度的信息时,这些超出的位置他就定位不了,也就读取和理解不了。很可惜的是,根据SeviceNow的研...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

采用冻结参数的方法(Frozen)训练时,顾名思义将embedding层的参数锁定,训练过程中映射矩阵不发生更新。采用微调法(Fine-Tuning)训练时,不锁定embedding层的参数,训练时根据目标任务的数据集更新权重。Frozen训练相当于将预训练的embedding层当成一个字典,用于直接地将独热向量转化为带有语义关系的词向量...

...月报:Core Web Vitals 指标变更;网站内容可以不被爬取用于AI训练

本月9号,Google更新了其Google-Extended网络爬虫用户代理文档。主要更新了相关的AI产品命名,并列明了爬取对搜索的影响。另外,不想让站点内容参与AI训练的用户,现在有了更多的控制权,可以决定自己的网站内容是否被用于Google的AI训练,而且这一选择不会影响其在Google搜索结果中的表现或排名。这为站长提供...

「Kimi概念」降温,长文本「担不起」大模型的下一步

本身这个方法略微复杂,会使用到1000步微调,但效果绝对值得这么大费周章(www.e993.com)2024年11月3日。直接连重新训练和额外的硬件支持都不需要就可以把上下文窗口拓展到200万水平。从学术的角度看,上下文似乎已经有了较为明确的突破路径。而业界头部公司模型的进化也说明了这一点。

技术应用 | AI中台智能化建设实践

例如通过大语言模型的预训练能力,可替代传统的NLP算法,实现文本抽取、文本分类、智能标签、智能摘要这些基础性的NLP任务,并可拓展基于大语言模型能力,拓展知识问答、文档翻译、文档创作等智能应用场景。通过前沿AI技术的加持,结合传统AI技术的应用深化,持续加强诸如大模型、深度学习方面技术资源和人才资源积累,积极探索新...

知识库问答LangChain+LLM的二次开发:商用时的典型问题及其改进...

向量库如果知识库比较庞大(文档数量多或文件较大),推荐使用pg向量数据库如果文件中存在较多相似的内容,可以考虑分门别类存放数据,减少文件中冲突的内容多路召回结合传统方法进行多路召回精排对多路召回得到的结果进行精排1.1.3embedding优化:针对「Bert的预训练过程是什么?」把m3e替换成bge...

阿里张勇:所有行业都值得用大模型重新做一遍!

1、在大模型算力方面:阿里云推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”,并启动两座超大规模智算中心,张北智算中心与乌兰察布智算中心,为科研、公共服务和企业机构提供强大的智能计算服务,可将计算资源利用率提高3倍以上,AI训练效率提升11倍,推理效率提升6倍。

一份顶尖私募的内部培训笔记:四逻辑解析几个大类行业

上面说到的几个大类行业,并不是一个严格的区分,这些粗线条的大逻辑只是简单说明了一些重要的共性与规律性的东西。很多产业本身可能具备多个特征的综合,当然这些特征会有显著的主次关系,对于具体的细分行业还要做更为深入的分析,并形成严谨的逻辑框架。另外,在现在的经济与产业背景下,跨学科的、融会贯通的研究越来越...