评估RAG系统组件的终极指南
RAG系统包含两个核心组件，检索器和生成器，本文将介绍如何评估这两个组件，检索增强型生成，RAG，系统被设计用来提升大型语言模型，LLM，的响应质量，当用户提交查询时，RAG系统从向量数据库中提取相关信息，并将其作为场景传递给LLM，然后，......
更智能的 快速理解 GraphRAG 构建更可靠 Chatbot
编者按，传统的检索增强生成，RAG，技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗，本文深入探讨了GraphRAG技术，这一创新方案通过将非结构化文本转化为结构化知识图谱，巧妙地解决了上述难题，Gr......
LLM 长序列 训练的 Sample Packing Attention 问题及优化
一、背景之前看过部分MegatronLM的源码，也详细分析过对应的Dataset和DataLoader，想当然的认为在LLM预训练时会使用DocumentLevel的Mask，也就是常说的SamplePacking技术，最近我们在做长序列训......
这套LLM智能体选出的策略累计收益超50% 重点是代码开源！ 全市场都下跌了
1.背景在量化交易领域，Alpha因子挖掘是核心焦点之一，探索和提炼那些能够预测资产收益的预测信号，图片尤金&，middot，法玛提出了有效市场假说，EfficientMarketHypothesis，EMH，，指出股票价格是......
基于LLM的解决方案是最好的吗 NL2SQL
1.NL2SQL现状自然语言转SQL，nl2sql，技术是指自然语言查询转化为SQL查询，降低普通用户和专家用户在访问海量数据集和获取数据分析结果时的门槛，1.1我们目前处于何方，图片上图展示了过去二十年nl2sql方法的演进历程，从基于规......
能解释图像和文本数据 300亿参数！苹果推出多模态大模型MM1
在过去的一年里，LLM因其先进的AI能力而备受关注，值得注意的是，苹果，Apple，公司却缺席了，目前，苹果公司正在谈判将谷歌的Gemini人工智能引擎植入iPhone，而苹果一直致力于开发下一代LLM，一种可以解释图像和文本数据的LLM，......
Rejection 高效 Best Speculative
一、背景本文中我们简单介绍一个新的BestofN速度优化的论文，其提出了SpeculativeRejection，投机拒绝，，虽然也是用于LLM推理生成加速，但是和SpeculativeDecoding，投机采样，场景、方案都很不一样，对于......
MLC LMDeploy vLLM AI架构系列
训练大型语言模型以及微调的教程比比皆是，但关于在生产环境中部署它们并监控其活动的资料相对稀缺，上章节提到了未来云原生的AI是趋势，然而涉及到云原生会比较偏技术，而在此之前为了解决大模型部署量产的问题，社区也一直在探索，目前已有不少工具可用于......
深入注意力机制 LLM基础模型系列
大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇，本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产，若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读，而最新科技，Mamba，xLS......
AutoGPT LLM如何实现 Agent
今天我们来聊聊一个超酷的东西&，mdash，&，mdash，使用AutoGPT创建的智能Agent，想象一下，你有一个庞大的在线商城数据库，里面存储了海量的用户和交易数据，你想知道有多少活跃用户，一个AutoGP......