采用RAG和知识图谱克服人工智能幻觉问题
RAG创建了一组数据，可以搜索与用户查询相关的语义匹配，然后将这些匹配与LLM共享，以便包含在响应中，随着时间的推移，向量数据集可以添加新的或额外的数据，因此可以将相关和及时的数据包含在响应中。...
让Google大牛告诉你 他是如何使用LLM提升10倍效率的
近年来，大型语言模型，LLM，在人工智能领域引起了巨大关注，有人认为它们是革命性的技术，将彻底改变我们的工作和生活方式，而另一些人则认为它们只是炒作，没有实际价值，Google技术专家NicholasCarlini在文章，HowIUse&......
与机器对话 揭示提示工程的十个秘密
提示工程是说服机器做人类想做之事的最新艺术，本文是关于编写LLM提示必知的10件事，提示的力量十分神奇，我们只需抛出几个近似人类语言的单词，就能得到一个格式和结构都良好的答案，没有什么话题是晦涩难懂的，没有什么事实是触不可及的，至少只要它是......
微软研究院新突破 如何让AI在专业领域更靠谱
01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型，LLMs，就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能，但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了，这是为什么呢，因为它们在训练时使用的数据集......
大型语言模型的知识融合 ICLR2024
摘要，从头开始训练大型语言模型，LLM，可以生成具有独特功能和优势的模型，但这需要巨大的成本，并可能导致冗余功能，另一种具有成本效益且引人注目的方法是将现有的预训练LLM合并为一个更强大的模型，然而，由于这些LLM架构各不相同，直接融合它......
的历史与未来 大型语言模型 LLM
大型语言模型，LLM，是现代科技的奇迹，它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展，本文将探索LLM的历史和未来，一、LLM的起源，NLP和神经网络大型语言模型，LLM，的创建并非一蹴而就，语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理，......
改进RAG管道检索文档质量的五种方法
RAG可以利用外部信息提升大型语言模型的性能，其性能依赖于检索文档的质量，除了标准检索方法之外，还有4种方法可以提高所检索文档的质量，检索增强生成，RAG，是利用外部信息定制大型语言模型的重要技术之一，但是，RAG的性能取决于检索到的文档的......
简单提升检索性能的新选择 文档概要索引
今天介绍了一种全新的LlamaIndex数据结构，文档摘要索引，将描述它如何比传统语义搜索提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了演示，背景大型语言模型，LLM，的核心用例之一是针对自己的数据进行问答，为此，我们将LLM与&，......
图遇见大型语言模型 进展与未来方向的研究
摘要，在现实世界的应用中，如引文网络、社交网络和生物数据等领域，图，graph，在表示和分析复杂关系方面起着至关重要的作用，最近，大型语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，在众多领域取得了显著成功，并且也被应用于与图相......