香港大学最新成果——LightRAG大,幅降低大模型问答成本

融合图结构和向量表示以实现高效检索通过将图结构与向量表示相结合,模型能够更深入地理解实体之间的相互关系。这种协同作用使检索算法能够有效地利用局部和全局关键词,简化搜索过程并提高结果的相关性。查询关键词提取:对于给定的查询,首先提取局部查询关键词和全局查询关键词。关键词匹配:算法使用高效的向量数据库...

一篇文章系统看懂大模型

Transformer架构和深度学习技术的概念关系Transformer架构属于深度学习技术领域的一种神经网络架构,也就是说属于深度学习技术里面的一种实现和设计形式,深度学习领域,除了Transformer架构,还有传统的递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)架构;4.如何理解Transformer架构和GPT之间的关系GPT的的英文全称是,生成式预训练...

Jina-CLIP-v1:开源多模态向量模型,性能超越 OpenAI-CLIP

更关键的是,它还能够处理长达8K的输入长度。1CLIP模型架构在2021年1月,OpenAI推出了开创性的CLIP模型,其架构简洁却极具巧思:将一个文本编码器与一个图像编码器结合,在统一的向量空间中输出结果。CLIP的文本向量与图像向量之间的距离,反映了两者语义关联的紧密程度。CLIP这一架构非常适用于跨...

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

例如,一个头可能专注于局部关系而另一个可能捕捉长距离依赖。增强模型容量:多个头允许模型表示数据中更复杂的关系,而不显著增加参数数量。并行处理效率:每个头的独立性使得在GPU或TPU上能进行高效的并行计算。提高模型稳定性和鲁棒性:使用多个头可以使模型更加鲁棒,因为它不太可能过度拟合单一注意力机制捕捉到的特...

“Kimi概念”降温,长文本“担不起”大模型的下一步

另一个逻辑就是反向传播,将梯度传播到更高的神经网络层级中,从而使模型能识别更复杂的模式和特征。当序列较长时,梯度在反向传播过程中可能变得非常小(梯度消失)或非常大(梯度爆炸),这导致模型无法学习到长距离的依赖关系。而且注意力机制本身就倾向于近距离词汇,远距离依赖关系对它来说优先级不高。

9月:AI 圈的乌龙、趣事与新闻

国内外媒体在长达两周(甚至更长)的时间里,对这个AI编程软件进行了密集的讨论(www.e993.com)2024年11月13日。用户们花样的开发尝试也应接不暇。社区开发者评价:Cursor体验上的创新都来源自己的(智力不是很强)模型和工程能力,这些体验上的创新带来了写代码质的改变。其次才是Claude3.5在代码等能力上实实在在超过OpenAI。

升维思考,降维行动

而此时,人类的联想和提问能力,就像是构建一个维度,或是在大模型的向量空间里,勾出一段彩虹。就像扔出一个骰子,对于未来的可能性,我们要升维思考,考虑6个面的概率,可结果只有一面。??????????????????????这大概是“升维思考、降维行动”的一个简单隐喻。

烧钱、耗费资源、难以盈利,被唱衰的大语言模型在艰难中倔强前行

数学上,这种限制源于它们在固定向量空间中的映射关系,无法随着新数据的发展而调整。为实现实时学习,需要将Sobolev空间中的动态映射引入。局限二:记忆缺乏动态整合能力大脑的记忆系统是复杂而动态的,能够根据上下文和情感不断调整。然而,LLM的记忆是静态的,仅以固定权重存储知识,缺乏动态整合能力。

21世纪数论中的重大里程碑——卡塔兰猜想,为什么数字2和3很重要

伽罗瓦模是一种数学结构，它由一个模构成，该模受到定义在某个域扩展上的伽罗瓦群的作用。简单地说，这意味着我们有一个模（可以理解为某种数学对象的集合），并且这个模被一个伽罗瓦群通过特定的方式操作或变换。伽罗瓦表示是这种结构的一个特例，其中模不仅仅是任意的模，而是一个向量空间或者更一般的，一个在某...

OpenAI开启推理算力新Scaling Law,CPU的机会来了

首先就是基于星环自研向量数据库Hippo的向量索引技术,能够在庞大的数据集中快速精准地召回相关信息,提升了信息检索的速度和准确性,使模型在处理查询时更加高效。其次是利用了图计算框架,让大模型能够识别实体间的多层次关系,从而进行深度的关联分析,提供了更为深入和准确的洞察结论。