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编者按:本文介绍的CRAG技术通过引入轻量级检索评估机制和知识精炼算法,试图解决传统检索增强生成(RAG)方法在处理复杂查询语句时存在的问题(包括检索结果不够精确、引入无关信息等),这些问题会影响模型回答的质量。CRAG技术如何评估检索文档与用户查询之间的相关性?检索评估器的具体工作原理是什么?CRAG的知识精炼算法是如何工作的?它如何确保在“细分再整合”的过程中不会丢失重要信息?如若您现在对这些问题充满好奇...
2天前 130浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:理想状况下,世界上的万事万物都能以文字的形式呈现,如此一来,我们似乎仅凭大语言模型(LLMs)就能完成所有任务。然而,理想很丰满,现实很骨感——数据形态远不止文字一种,大多数数据也不是以文本的形式呈现的,我们日常接触到的数据涵盖了图像、视频、音频、语音(imagesorvideo,audio,speech)等多种形态,形式丰富多元。因此,能够同时理解和处理多种数据形式的多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel...
7天前 193浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:如何更好地评估和比较不同版本的大语言模型?传统的学术基准测试固然重要,但往往难以全面反映模型在实际应用场景中的表现。在此背景下,本文作者别出心裁,通过让Llama2和Llama3模型进行井字游戏对决,为我们提供了一个新颖而有趣的模型评估视角。此文不仅展示了一种创新的模型比较方法,更揭示了当前大语言模型在处理看似简单的空间逻辑任务时所面临的挑战。让我们得以一窥不同参数规模模型的表现差异,以及新一代模...
8天前 202浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:大模型的上下文理解能力直接影响到LLMs在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术:长上下文(LargeContextWindows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势?在实际应用中,我们又该如何权衡选择?文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理,还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用ContextCaching优化长上下文的优势,然而,缓存策略的效果很大...
9天前 329浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:如何最大限度地发挥LLMs的强大能力,同时还能控制其推理成本?这是当前业界研究的一个热点课题。针对这一问题,本期精心选取了一篇关于"提示词压缩"(PromptCompression)技术的综述文章。正如作者所说,提示词压缩技术的核心目标是压缩向LLMs输入的上下文信息,删减非关键内容,保留语义核心,从而在不影响模型表现的前提下,降低推理成本。文中全面介绍了多种提示词压缩算法的原理和实现细节,包括基于信息熵的Selectiv...
2024-06-29 11:08:06 203浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:人工智能技术的发展离不开高质量数据的支持。然而,现有可用的高质量数据资源已日渐接近枯竭边缘。如何解决训练数据短缺的问题,是当前人工智能领域亟待解决的一个较为棘手的问题。本期文章探讨了一种经实践可行的解决方案——合成数据(SyntheticData)。如AlphaZero、Sora等已初步证实了合成数据具备的巨大潜力。对于语言模型来说,虽然要生成高质量的合成文本存在一定难度,但通过优化现有数据、从多模态数据中学习...
2024-06-26 10:26:50 221浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:RAG技术通过检索并利用外部知识源,能够较为有效地提升生成内容的准确性和多样性。然而,经典RAG流程也存在一些不足,例如不必要的检索会浪费计算资源,并可能引入无关内容或错误信息,影响生成质量。本文介绍了SelfRAG这一技术,通过引入ReflectionTokens,语言模型能够根据具体需求动态决定是否检索外部知识,从而大大减少了不必要的检索操作。与此同时,SelfRAG通过特殊的训练流程,使生成的内容不仅通顺自然,与事...
2024-06-19 12:24:57 282浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:如何充分发挥大模型的潜能,用好大模型,关键在于如何优化向它们发送的提示词(prompt),是为提示词工程(promptengineering)。本文Netflix机器学习科学家CameronR.Wolfe的提示词优化经验分享,阐述了目前提示词的主要构成要素,介绍了与提示词相关的上下文窗口相关信息,并总结了一些行之有效的优化策略,如实事求是,实证为本、先从简单着手、若无必要,尽量简单明了、使用示例等,这些策略应能为在实践中优化提示...
2024-06-15 10:06:20 248浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:LLMs被视为AI领域的一个里程碑式的突破,但要将其应用于实际生产环境,并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型(LLMs)应用于生产环境中的核心难题之一。在本期刊载的这篇文章中,作者从自身项目的实践经验出发,分享了一系列实用技巧,帮助优化LLMPrompt,能够一定程度上降低大模型的使用成本和响应延迟。文章首先解析了导致高成本和高延迟的根源在于输入输出tokens的数量,而非任务...
2024-06-12 10:25:58 391浏览 0点赞 0回复 0收藏
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、优化系统提示词(SystemPrompts)、精简RAG系统中冗余信息,以及其他处理上下文的高级策略。随后,作者分享了一些技术实施细节和经验教训,这些教训虽然源自与Multiagent团队在实际生产环境中的长期合作实践,但对于single...
2024-06-05 10:26:03 348浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:目前,LLMs在机器翻译、文本生成、多轮问答等任务上已表现得非常出色了。人们开始思考它们是否也可以用于数据标注工作。数据标注是训练和评估各种机器学习模型的基础,一直是一项昂贵且耗时的工作。是否能够借助LLMs的强大能力来为数据标注流程降本增效呢?本文深入探讨了这一问题。本文作者从业界最新研究入手,全面评估了LLMs在数据标注领域的应用前景。文章指出,在某些场景下使用LLMs确实可以加快标注流程、降低成...
2024-05-31 10:32:39 532浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:当前大热的大语言模型和检索增强生成模型,虽然在语言理解和内容生成方面取得了突破性的进展,但仍然存在诸多限制。它们缺乏根据目标导引行为、持续学习和与环境交互的能力,难以应对复杂多变的现实场景需求。今天为大家带来的这篇文章,作者的观点是人工智能领域正朝着开发更智能、更自主的AIAgent系统迈进,这将彻底改变我们使用人工智能的方式。作者相信人工智能的未来必将呈现出更智能、更自主的AIAgent形态。这种...
2024-05-29 10:36:10 1816浏览 1点赞 0回复 1收藏
编者按:大语言模型拥有令人惊叹的语言理解和生成能力,却也存在自主决策、与外部系统交互等方面的不足。函数调用(FunctionCalling)技术的出现,正是为解决这一难题而生的创新方案,它赋予了大语言模型更强的自主能力和与外部世界连接的能力,成为实现真正智能自主Agent的关键一环。本期我们精心为各位读者伙伴呈现一篇详实的搭建技术教程,全面介绍了如何利用函数调用技术构建AutonomousAIAgents。作者从函数调用(FunctionC...
2024-05-23 10:35:53 510浏览 1点赞 0回复 1收藏
编者按:目前,检索增强生成(RAG)系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据,尤其是文档中的表格数据,仍然是RAG系统面临的一大难题。本文作者针对这一痛点,提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术,包括表格解析、索引结构设计等,并评述了现有的一些开源解决方案。在此基础上,作者提出了自己的创新之处——利用Nou...
2024-05-15 10:25:04 809浏览 1点赞 0回复 1收藏
编者按:当前,大语言模型已经成为自然语言处理领域的热点。LLMs是否真的“智能”?它们又为我们带来了哪些启发?针对这些问题,DarveenVijayan为我们带来了这篇引人深思的文章。作者主要阐释了两个观点:第一,LLMs应被视为一种文字计算器,它通过预测下一个词来工作,当前阶段还不应被归为“智能”。第二,尽管LLMs目前存在局限,但它们为我们提供了反思人类智能本质的契机。我们应保持开放的思维,不断追逐新的知识和对知识...
2024-05-11 11:22:42 486浏览 0点赞 0回复 0收藏
编者按:大模型的出现为构建更智能、更复杂的人工智能系统带来了新的契机。然而,单一的大模型难以应对现实世界中错综复杂的问题,需要与其他模块相结合,构建出复合人工智能系统(CompoundAISystems)。本文作者深耕人工智能领域多年,洞见独到。文中系统性地介绍了四种常见的CompoundAISystems部署模式:RAG系统、ConversationalAI系统、MultiAgent系统和CoPilot系统。作者阐明了这些部署模式的工作原理、模块间的交互方式,...
2024-05-10 11:28:13 715浏览 0点赞 0回复 0收藏
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