本文中將重點(diǎn)介紹如何優(yōu)化RAG系統(tǒng)，使其盡可能高效。我們從多個(gè)角度介紹RAG系統(tǒng)，深入了解其用途以及如何優(yōu)化。介紹檢索增強(qiáng)生成（RAG）模型通常被稱(chēng)為RAG系統(tǒng)，在AI行業(yè)得到極大的關(guān)注。這種模型背后的概念很簡(jiǎn)單：我們?cè)试S模型根據(jù)需要從單獨(dú)的數(shù)據(jù)集檢索信息，而不是使用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。將如何改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型？首先，訓(xùn)練或微調(diào)大語(yǔ)言模型（LLM）的過(guò)程極其費(fèi)錢(qián)、費(fèi)時(shí)且乏味。它需要訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI從業(yè)人員。RA...

大型語(yǔ)言模型（LLMs）如GPT4等，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展示了其強(qiáng)大的能力，能夠通過(guò)對(duì)話幫助人們完成各種任務(wù)。然而，這些模型在需要語(yǔ)音輸入或輸出的場(chǎng)景中仍面臨顯著的限制。盡管最近的技術(shù)進(jìn)展，如GPT4o，提升了語(yǔ)音交互的響應(yīng)速度，但依然存在延遲和質(zhì)量方面的挑戰(zhàn)。如何實(shí)現(xiàn)低延遲且高質(zhì)量的語(yǔ)音交互，成為開(kāi)源社區(qū)亟待解決的問(wèn)題。01、概述為了實(shí)現(xiàn)與LLMs的語(yǔ)音交互，研究者們嘗試了多種方法，每種方法都有其局限性。最常見(jiàn)的做...

01、概述在人工智能日新月異的今天，自然語(yǔ)言處理（NLP）已成為各行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著對(duì)高效AI解決方案的需求不斷增加，WordLlama在HuggingFace平臺(tái)的發(fā)布為這一領(lǐng)域注入了新的活力。這一開(kāi)源、快速且輕量級(jí)的自然語(yǔ)言處理工具包，專(zhuān)為CPU優(yōu)化，適用于模糊去重、相似度計(jì)算和排名等多種任務(wù)，必將成為開(kāi)發(fā)者、研究人員和企業(yè)的強(qiáng)大助手。02、WordLlama的愿景WordLlama的創(chuàng)造者DavidMiller的初衷在于彌合尖端AI研究與現(xiàn)實(shí)世界...

01、概述在人工智能的浪潮中，大型語(yǔ)言模型（LLMs）正變得越來(lái)越聰明。它們不僅能處理復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù)，還能通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG）方法，從外部信息源獲取數(shù)據(jù)，以提高其準(zhǔn)確性和推理能力。但面對(duì)知識(shí)密集型任務(wù)，如何整合分散在多個(gè)文檔中的信息，仍是一個(gè)難題。現(xiàn)在，StructRAG框架的出現(xiàn)，為這一挑戰(zhàn)提供了新的解決方案。02、StructRAGStructRAG框架是由中國(guó)科學(xué)院和阿里巴巴集團(tuán)的研究人員共同提出的。它借鑒了人類(lèi)處理復(fù)...

?“大模型的原理就是通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)的某種數(shù)學(xué)算法模型，把輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后再輸出的一個(gè)過(guò)程”這段時(shí)間的文章中，一直都是在說(shuō)大模型的應(yīng)用，也就是怎么基于大模型開(kāi)發(fā)上層應(yīng)用，以及在開(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的一些問(wèn)題；但同樣在文章中也說(shuō)過(guò)從應(yīng)用入手，然后再了解其實(shí)現(xiàn)原理，這就是知其然，再知其所以然。最近一直在搞圖片生成和視頻生成方面的應(yīng)用，但使用的不是第三方的接口，就是現(xiàn)有的開(kāi)源模型，雖然知道它們能做些什么...

一、背景本文中我們介紹一下最近被NeurIPS2024接收為OralPresentation的LLM量化工作DuQuant。這是一種令旋轉(zhuǎn)變換和排列變換來(lái)更有效地緩解MassiveOutlier和NormalOutlier的新方法。其達(dá)到了4bit量化的新SOTA。具體來(lái)說(shuō)：作者發(fā)現(xiàn)LLM的FFN模塊中，在downproj的輸入中存在明顯的MassiveOutlier；這種Outlier不同于以往發(fā)現(xiàn)的Outlier，表現(xiàn)為絕對(duì)值大于幾百的個(gè)別異常值；這些Outlier會(huì)顯著限制4bit權(quán)重激活量化方法的性能。作者提...

大模型領(lǐng)域的發(fā)展日新月異，每天都有許多有趣的論文值得深入品讀。下面是本期覺(jué)得比較有意思的論文：1、大模型要"斷糧"了？最新綜述揭示AI數(shù)據(jù)困境與突圍之道2、IBM重磅發(fā)布Granite3.0：8B參數(shù)秒殺同級(jí)別大模型，還能隨便商用！3、全球首個(gè)39語(yǔ)言多模態(tài)大模型開(kāi)源，告別"英語(yǔ)霸權(quán)"1、大模型要"斷糧"了？最新綜述揭示AI數(shù)據(jù)困境與突圍之道人工智能領(lǐng)域有一個(gè)有趣的悖論：模型越來(lái)越大，但優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上。就像一...

論文標(biāo)題:LLMGeneratedNaturalLanguageMeetsScalingLaws:NewExplorationsandDataAugmentationMethods機(jī)構(gòu):SchoolofInformationResourceManagement,RenminUniversityofChinaSchoolofComputing,NationalUniversityofSingapore論文鏈接:??https:arxiv.orgpdf2407.00322.pdf??在人工智能領(lǐng)域，大型語(yǔ)言模型（LLM）如GPT4的出現(xiàn)引起了廣泛關(guān)注，特別是它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理（NLP）中的應(yīng)用。這些模型通過(guò)生成與人類(lèi)自然語(yǔ)言（HNL）...

前言本期推出結(jié)合CVPR2022視覺(jué)頂會(huì)論文RepLKNet的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領(lǐng)域、電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)、各種聲信號(hào)、腦電信號(hào)等分類(lèi)任務(wù)!創(chuàng)新模型還未發(fā)表！！！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯(cuò)過(guò)！提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場(chǎng)MTF、遞歸圖RP、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時(shí)傅里葉變換STFT五種時(shí)頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時(shí)頻圖像類(lèi)型！1創(chuàng)新模型相關(guān)解釋●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框...

Anthropic深夜發(fā)布重大更新：升級(jí)版Claude3.5Sonnet、新型號(hào)Claude3.5Haiku以及超級(jí)Agent：computeruse。新的ComputerUse可能是迄今為止最先進(jìn)的AIAgent之一，它可以像人類(lèi)一樣使用計(jì)算機(jī)——查看屏幕、移動(dòng)光標(biāo)、點(diǎn)擊和輸入文本。Claude3.5Sonnet：強(qiáng)悍編程能力編程能力顯著提升，SWEbench測(cè)試從33.4%提升到49.0%,超過(guò)所有公開(kāi)模型)，工具使用能力增強(qiáng)，價(jià)格和速度維持不變??https:www.swebench.com??超級(jí)Agent：computeru...

Iwillsendyou11picturesandpleaseexplainwhatisinthepictureandguessitsusage,giveyouranswerinEnglishandthentranslateintoChinese我會(huì)發(fā)給你11張圖片，請(qǐng)解釋圖片中有什么并猜測(cè)其用途，用英語(yǔ)給出你的答案，然后翻譯成中文??Sure,goaheadanduploadthepicturesonebyone.I'lldescribeeachpictureandguessitsusage,thenprovidethetranslationinChineseforyou.當(dāng)然可以，一張一張上傳照片。我將描述每個(gè)圖片并猜測(cè)其用法，然后為...

多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLMs）的發(fā)展迅速，成為了人工智能研究的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。這些模型不僅能夠處理文本，還能夠理解并生成視覺(jué)信息，使其在許多應(yīng)用中展現(xiàn)出卓越的潛力。盡管在某些領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但在復(fù)雜的視覺(jué)和數(shù)學(xué)推理任務(wù)上，MLLMs的表現(xiàn)仍有待提高。為此，來(lái)自亞馬遜、微軟、谷歌DeepMind聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了POLYMATH，這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)，旨在系統(tǒng)地分析和評(píng)估這些模型在視覺(jué)復(fù)雜場(chǎng)景下的數(shù)學(xué)推理能力。通過(guò)5...

隨著AI應(yīng)用工程的飛速發(fā)展，我們不難發(fā)現(xiàn)為大語(yǔ)言模型（LLMs）提供額外工具能大大增強(qiáng)其功能。舉例來(lái)說(shuō)，GPT3.5版本通過(guò)集成Bing搜索和Python解釋器實(shí)現(xiàn)了能力的躍遷。GPTs則直接將api調(diào)用作為工具進(jìn)行了集成，LLM會(huì)決定是直接作出回應(yīng)，還是先調(diào)用它提供的工具。這些工具不僅限于獲取額外信息，它們還能發(fā)揮其他功能，比如幫用戶(hù)訂餐。盡管OpenAI已經(jīng)用它的專(zhuān)門(mén)模型讓我們享受了工具使用的便捷，大多數(shù)其他LLM在函數(shù)調(diào)用和工具...

1、RIG新模式上月，谷歌在Huggingface和Kaggle兩大平臺(tái)發(fā)布了兩個(gè)新型開(kāi)源模型：datagemmarag27bit與datagemmarig27bit。特別是其中的RIG（RetrievalInterleavedGeneration）檢索交錯(cuò)生成模型，它開(kāi)創(chuàng)了大型語(yǔ)言模型（LLM）與外部數(shù)據(jù)庫(kù)交互的新方法。2、RAGVSRIG對(duì)于那些對(duì)大型語(yǔ)言模型（LLM）有所了解的同學(xué)來(lái)說(shuō)，他們清楚LLM是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)知識(shí)的。因此，在使用大型模型時(shí)，我們可能會(huì)遇到“幻覺(jué)”和“信息過(guò)時(shí)”等問(wèn)...

我們常說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)三大件：模型、損失函數(shù)、優(yōu)化算法。模型：線性回歸、邏輯回歸、SVM、CNN、RNN、LSTM、Transformer等等。損失函數(shù)：均方誤差、交叉熵、對(duì)比損失。優(yōu)化算法：梯度下降、Adam、RMSProp、牛頓法等等。其中損失函數(shù)通過(guò)衡量模型預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的距離來(lái)評(píng)估模型的好壞，并將結(jié)果反饋給優(yōu)化算法來(lái)調(diào)整模型參數(shù)，以此來(lái)最小化損失函數(shù)。常見(jiàn)的距離衡量包括：歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度、KL散度等。均方誤差...

AutoRetrieval是一種高級(jí)的RAG技術(shù)，它在啟動(dòng)向量數(shù)據(jù)庫(kù)檢索之前使用AgentLLM動(dòng)態(tài)推斷元數(shù)據(jù)過(guò)濾器參數(shù)和語(yǔ)義查詢(xún)，而不是將用戶(hù)查詢(xún)直接發(fā)送到向量數(shù)據(jù)庫(kù)檢索接口（例如密集向量搜索）的樸素RAG。您可以將其視為查詢(xún)擴(kuò)展重寫(xiě)的一種形式，也可以將其視為函數(shù)調(diào)用的一種特定形式；后文我們將給出實(shí)現(xiàn)邏輯和代碼。達(dá)到效果如下：用戶(hù)輸入GivemeasummaryoftheSWEbenchpaper推理結(jié)果改寫(xiě)查詢(xún):summaryoftheSWEbenchpaper過(guò)濾參數(shù):{"f...

51CTOAI.x社區(qū)年度特別策劃：1024程序員嘉年華開(kāi)始啦！????活動(dòng)內(nèi)容豐富??，包括征文大賽、學(xué)習(xí)打卡、直播周、技術(shù)沙龍等。????參賽獎(jiǎng)品豐厚??，不僅陽(yáng)光普照獎(jiǎng)人人皆可得，更有鍵鼠套裝、小米定制禮盒、定制T恤等眾多好禮等著你。????????還等什么，快來(lái)參加！同時(shí)祝愿朋友們：代碼千行過(guò)，Bug不沾身！活動(dòng)直通車(chē)：??掃描下方二維碼可立即報(bào)名參加活動(dòng)，此外還可加入社群組團(tuán)學(xué)習(xí)。可免費(fèi)獲得AIGC學(xué)習(xí)資料、線下技術(shù)沙龍席位、...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2410.13863縮放法則（Scalinglaws）是大語(yǔ)言模型（LLMs）前所未有成功的基礎(chǔ)。實(shí)證研究表明，在自回歸模型中增加參數(shù)數(shù)量通常會(huì)顯著提升性能，并在自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)中產(chǎn)生新的能力。這一實(shí)證關(guān)系激勵(lì)了眾多擴(kuò)展語(yǔ)言模型的努力，導(dǎo)致許多高性能模型的發(fā)展。受到這一成功的鼓舞，許多嘗試將自回歸模型應(yīng)用并擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，特別是在文本到圖像生成等生成任務(wù)中。然而，這些模型生成的...

計(jì)算邏輯以各種形式出現(xiàn)，就像其他類(lèi)型的邏輯一樣。本文將重點(diǎn)介紹計(jì)算邏輯中的溯因邏輯編程（ALP）方法，并將論證ALP代理框架，它將ALP集成到代理的操作周期中，為解釋性推理和規(guī)范性推理提供了一個(gè)具有說(shuō)服力的模型。ALP代理框架作為一個(gè)解釋性模型，它以生產(chǎn)系統(tǒng)為例；而作為一種規(guī)范性模型，它不僅包括經(jīng)典邏輯，而且與傳統(tǒng)的決策理論相一致。ALP代理框架的雙重性性質(zhì)包括直覺(jué)推理和審慎推理，將其歸類(lèi)為雙過(guò)程理論。與其他...

今天給大家介紹一篇華東師范大學(xué)聯(lián)合丹麥奧爾堡大學(xué)和松鼠AI發(fā)布的時(shí)間序列模型統(tǒng)一評(píng)測(cè)基準(zhǔn)FoundTS，這是一個(gè)針對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)基礎(chǔ)模型的基準(zhǔn)測(cè)評(píng)框架，旨在利用不同領(lǐng)域和特征的數(shù)據(jù)集對(duì)不同的時(shí)間序列預(yù)測(cè)基礎(chǔ)模型進(jìn)行全面、公平的測(cè)評(píng)。該論文在統(tǒng)一評(píng)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，分析了現(xiàn)有時(shí)序預(yù)測(cè)基礎(chǔ)模型的優(yōu)缺點(diǎn)，并為基礎(chǔ)模型的提升提出一些可行的方向。論文標(biāo)題：FOUNDTS:COMPREHENSIVEANDUNIFIEDBENCHMARKINGOFFOUNDATIONMODEL...