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❝ 我们创造了工具,然后工具塑造了我们。 ❞ 本篇文章分享下 LLaMA-Factory 模型微调工具的安装与使用,基于该工具实现了对模型 GLM-4-9B-Chat 的认知微调,GLM-4-9B-Cha
代码编织梦想
❝ 我们创造了工具,然后工具塑造了我们。 ❞ 本篇文章分享下 LLaMA-Factory 模型微调工具的安装与使用,基于该工具实现了对模型 GLM-4-9B-Chat 的认知微调,GLM-4-9B-Cha
GPT4o是一个涵盖多种模态的全能模型,标志着多模态大型模型发展的一个里程碑。它可以理解视觉、听觉和文本模态,直接输出音频,并支持灵活的双向交互。然而,其技术框架并非开源。开源社区中的模型通常可以实现GPT4o的一
黑客一词,原指热心于计算机技术,水平高超的电脑专家,尤其是程序设计人员。是一个喜欢用智力通过创造性方法来挑战脑力极限的人,特别是他们所感兴趣的领域,例如电脑编程等等。 提起黑客,总是那么神秘莫测。在人们眼中,黑客是一群聪明
概述 在大规模向量相似性搜索场景中,结合标量字段和向量字段的过滤搜索需求日益增加。Milvus 2.1.0 版本引入的标量字段索引,为此类查询提供了极大的性能提升。本文将探讨 Milvus 的标量字段索引技术,包括其原理、
基于此,本篇继续带领大家搭建一个基于本地知识库检索的问答系统。 有同学说 Coze 不也可以实现同样功能么? 是的,不过在 Coze 上,你需要把知识库文件文件上传到 Coze 的服务器。如果对数据安全有要求,那么搭
1. 背景概述 Milvus 是一款高效的矢量数据库管理系统,支持在高并发和高调用场景下加速相似度搜索。Milvus 的 GPU 支持由 NvidiaRAPIDS 团队提供,可以借助各种 GPU 索引类型来优化性能。本篇将
在处理超大规模数据集时,传统的内存索引常因内存限制而难以支撑性能需求。Milvus 引入了基于盘的索引 DiskANN,以便在存储量庞大的数据集上实现高效、快速的近似邻近搜索。本文将介绍 DiskANN 的工作原理、适用场景
在数据分析、分类和聚类任务中,相似度量是核心工具之一,衡量不同向量之间的相似性。选择适当的距离度量不仅提升分类与聚类的准确性,同时可以优化索引性能。Milvus 作为一款开源的向量数据库,支持多种相似度量和索引类型,适用于不
1. 背景概述 在大规模数据处理和向量相似性搜索场景中,内存索引的使用显著提升了查询速度和效率。Milvus 提供了多种内存索引类型,以满足不同场景下的性能需求。本文将介绍 Milvus 支持的各种内存索引类型及其适用场景
概述 Milvus 是一个高效的向量数据库,广泛用于从非结构化数据转换而来的向量的搜索与查询。在执行数据操作(包括数据的插入与删除)时,Milvus 会为涉及的每个实体分配时间戳,这样可以保证数据的一致性和查询的准确性。你
插入向量库是否需要使用 Jina 的 Embedding 和 Reranker 取决于你希望如何处理和优化语义搜索的质量。以下是使用 Jina Embedding 和 Reranker 的原因,以及它们如何作用于插入向量库的
文章目录 Jina Embedding: 从v1到v3Jina Embedding v1数据集准备训练过程 Jina Embedding v2预训练修改版BERT在文本对上微调在Hard Negati
Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 发布的最新一代文本到图像的 AI 模型,它包括三个不同的版本,以满足不同用户的需求。 Stable Diffusion 3.5 Large:该基
本文是LLM系列问文章,针对《BGE Landmark Embedding: A Chunking-Free Embedding Method For Retrieval Augmented Long-Context Lar
BERT是一个充分利用上下文的编码器,能够以文本中各个字/词(token)的原始词向量为输入,输出文本中各个字/词(token)融合了全文语义信息后的向量表示,并且在每一层都可以单独输出一个向量进行下游任务使用。 从构
开篇 近年来,随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的企业开始将AI落地应用于业务中。然而,不可忽视的是,企业在落地LLM RAG系统时,常常面临一个令人头痛的问题——数据幻觉。 就像透过雾霭的眼睛,看到了一片迷人的景色,仿佛触手可及,企业往往在这一景象中沉迷并迷失了方向。 不可否认,AI技术在实践中展现出的巨大潜力令人兴奋,但当面对大量数据的时候
本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客原作者:K同学啊 任务: ●在《第TR5周:Transformer实战:文本分类》代码基础上,将嵌入方式改为Embedding嵌入 ●理解文中代码逻辑并成功运行 ●
基于生成式AI的代码生成(Code Generation)是一个重要的新领域,用于根据不完整的数据源、用另一种编程语言编写的程序、自然语言描述或执行日志来预测代码或程序结构。 多年来,开发人员经常从博客、帖子、文章和其他网
开篇 书接上文,在上文《谈LORA微调与数据质量处理之争》中我们详细叙述了:LORA微调手段和数据清洗之分,以及如何平衡和组合使用LORA微调与数据清洗的手法。 文末我们提到了“下一篇我们讲着重讲述:在打造企业数据清洗工具、平台和落地过程中又会遇到什么挑战”。因此本篇就着重讲企业数据清洗的架构与设计。 接着上文中这一个示意图即: 理想中的AI
前言 人工智能(AI)作为科技领域的一颗璀璨明珠,正以惊人的速度改变着我们的生活。对于许多初学者而言,如何踏入这个充满未知的领域呢。但其实,只要你拥有一颗探索的心,一切都将变得轻而易举。下面,我将为大家分享一些关于如何学习