初创公司如何从零开始训练出优秀的LLMs
鉴于我们在Reka成功地培训了相当强大的多模态语言模型，许多人对从零开始建立基础设施并训练大型语言和多模态模型的经验特别感兴趣，我在社交媒体上经常抱怨外部，Google之外，的基础设施和代码，这让人们对我在荒野中错过了什么，以及我对什么讨厌......
理论 应用与机遇 方法 MLLMs等领域的模型合并 LLMs
一、结论写在前面论文标题，ModelMerginginLLMs，MLLMs，andBeyond，Methods，Theories，ApplicationsandOpportunities论文链接，https，arxiv.orgpdf2......
一篇模块化RAG之最新全面系统性综述
RAG访问外部知识库增强了LLMs处理知识密集型任务的能力，随着应用场景需求的增加，RAG系统变得更加复杂，传统的RAG依赖于简单的相似性检索，面对复杂查询和变化多端的文本块时表现不佳，对查询的浅层理解、检索冗余和噪声，朴素RAG和高级RA......
DR
1.DRRAG有多厉害，图片图片上面两个表分别展示了DRRAG与其他几个当前流行的RAG框架对比的效果，特别是AdaptiveRAG，可以看到，在多个测试数据集上，DRRAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率......
长上下文 #AIGC创新先锋者征文大赛# LLMs 谁主沉浮 RAG vs
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，随着大语言模型，LLMs，的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考，我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生......
Next
编者按，本文深入探讨了如何通过优化动态上下文信息，DynamicContext，来提升AIAgents的工作效率和准确性，文章首先概述了五种常见的技术策略，包括信息标识，MessageLabeling，、针对不同需求设定不同上下文、优化系统......
从工程师视角看 Multi
编者按，目前AIAgents在各行各业的应用前景广阔，越来越多的企业开始尝试部署AIAgents，然而如何在企业生产环境中有效部署和管理AIAgents，是工程师们面临的一大挑战，你是否曾面临这样的困惑，如何确保AIAgents在生产环境中......
在 LLM 会产生不同输出 相同的 为什么 不同 GPU 上
编者按，在大语言模型，LLMs，的部署及其相关的算力扩容过程中，更换GPU是否也可能会对模型的输出产生重大影响，这个问题的答案对于确保LLMs在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要，我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是，即使在相......
一年打怪升级 领域 实践出真知 Agents 的经验分享
编者按，在你构建AIAgents时，是否曾遇到这些困扰，总是在简单任务上出错，从而让你有时会怀疑自己的技术水平，面对客户的需求，AIAgent表现得像个&，ldquo，笨蛋&，rdquo，，无法准确理解和执行指令......
工作量 AI 基于人数 or 对 产品定价模式的新思考
编者按，传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品，我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出，AI产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式，传统的基于用户数量的定价模式在AI产品中往往会导致资源浪费和成本分配......