代码编织梦想
扩散模型在计算机视觉领域有哪些具体应用？ 扩散模型在计算机视觉领域的应用主要集中在图像生成和处理任务上，以下是一些具体的应用场景： 图像修复：扩散模型可以用于修复受损或有缺陷的图像，通过逐步去除噪声并恢复图像的原始内容。 图像超分辨率：扩散模型能够将低分辨率图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。 图像翻译和编辑：扩散模型可以执行图像翻译
01 引言 这是我关于Transformer系列的第三篇文章。在在前两篇文章中，我们了解了什么是Transformer、Transformer的架构以及其各组件的工作原理。在本文中，我们将进一步深入探讨多头注意力机制，它
目录 AUTO GPT 大模型原理 AUTO GPT https://zhuanlan.zhihu.com/p/624855652 ， 体验网址是 https://agentgpt.reworkd.ai/zh
大家好！我是拓荒客，你也可以叫我刘老师 今天，我们来聊聊国内最火的几款AI大模型，它们分别是通义千问、文心一言、豆包、讯飞星火、腾讯元宝、Kimi、智谱清言。 这些AI大模型在人工智能领域大放异彩，在经过无数的使用钻研之
部署xinference有两种方式： 一、本地部署 （略） 二、使用Docker部署（与运行） 其中又包括： 1）使用CPU的方式：（略） 1）使用GPU的方式： windows下，用docker部署xinference，为什么老是提示localhost无法访问？ 使用GPU的方式，需要输入如下命令： docker run -e XINF
文章目录 1. 环境准备2. 启用诊断日志3. 配置本地模型4. 配置本地向量模型5. LlamaIndex全局配置6. 创建 PGVectorStore7. 从数据库加载数据8. 文本分割器: SpacyTe
摘要 本文介绍了标准RAG和GraphRAG两种信息检索增强生成技术在金融服务领域的应用，比较了它们的区别和优势，并详细阐述了如何结合两者构建端到端协同式应用来提升洞察力，例如改进灾后理赔管理。 关键要点： * Gra
大模型为什么认为 9.8<9.11？神经元级别的解释来了。 9.8 和 9.11 到底哪个大？这个小学生都能答对的问题却难倒了一众大模型，很多模型输出的结果都是「9.8<9.11」。 为什么模型
今天是2024年11月07日，星期四，北京，天气晴，今天立冬，冬天悄然来临。 本文继续看RAG，围绕4个问题，对应对应到建库、召回以及生成等阶段，都是trick，分别是关于RAG中的分块策略对比回顾、大模型生成策略，在大模
9.8 和 9.11 到底哪个大？这个小学生都能答对的问题却难倒了一众大模型，很多模型输出的结果都是「9.8<9.11」。 为什么模型会集体出错？AI 研究者们总结了很多可能的原因，比如模型会把 9.11 拆解成
大模型微调有“免费的午餐”了，只要一行代码就能让性能提升至少10%。 在7B参数量的Llama 2上甚至出现了性能翻倍的结果，Mistral也有四分之一的增长。 虽然这种方法用在监督微调阶段，但RLHF模型也能从中受益。
Graph RAG 是 RAG 方法的一个高级变体，其特点是引入了图结构数据。与将知识库视为平面文档集合不同，Graph RAG 将信息表示为实体和关系的互联网络。 检索增强生成（RAG）技术概述 检索增强生成（Retr
微软GraphRAG自发布以来，引起了很大关注（目前19.6k star），但是成本/慢一直被诟病，微软LazyGraphRAG应运而生，其只有完整GraphRAG成本的 0.1%。低成本的核心： 使用 NLP 名词短语提
近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）方法在自然语言处理领域备受关注。其中，微软提出的 GraphRAG（Graph-based R
LazyGraphRAG: Setting a new standard for quality and cost - Microsoft Research 摘要: 微软研究院推出了LazyGraphRAG，这是一种新型
选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体用例和实施要求，确保系统符合任务需求。 Agentic RAG 的重要性将日益增加，与 Agentic X 的概念相一致，其中代理能力嵌入个人助理、工作流和流程中。 这
面试题：P-tuning 讲一下?与P-tuning v2区别在哪里?优点与缺点? 参考答案 P-tuning是一种用于大型预训练模型（如BERT）的参数高效微调方法，特别适用于自然语言处理（NLP）中的Few
RAG通过纳入外部文档可以辅助LLM进行更复杂的推理，降低问题求解所需的推理深度，但由于文档噪声的存在，其提升效果可能会受限。中国人民大学的研究表明，尽管RAG可以提升LLM的推理能力，但这种提升作用并不是无限的，并且
有趣的大模型中RAG噪声的作用分析 大模型（LLMs）在多个任务上表现出色，但存在依赖过时知识、幻觉等问题。RAG作为一种提高LLM性能的方法，通过在推理过程中引入外部信息来缓解这些限制。 Figure 1 展示了一个来
大模型虽然厉害，但是存在着幻觉、知识陈旧等问题。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）可以通过挂载外部知识库，来提升生成内容的准确性和可信度。了解一个研究方向的最快的方法，就是