文艺倾年的博客

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（1）GraphReader【图解专家】 20240120论文：GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models总结：像个善于制作思维导图的导师，将冗长的文本转化为清晰的知识网络，让AI能够像沿着地图探索一样，轻松找到答案需要的各个关键点，有效克服了处理长文本时的"迷路"问题。架构：GraphReader是一种基于图的智能体系统，旨在通过。

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背景：具身智能的概念最初由图灵在 1950 年建立的具身图灵测试中提出，旨在确定智体是否能显示出不仅限于解决虚拟环境（数字空间）中抽象问题的智能（智体是具身智能的基础，存在于数字空间和物理世界中，并以各种实体的形式具身，包括机器人，还包括其他设备），还能应对物理世界的复杂性和不可预测性。因此，具身智能的发展被视为一条实现通用人工智能的基本途径。具身智能（Embodied AI、Embodied Intelligence）是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。

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Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。

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背景：大型语言模型（LLM）存在一些固有的局限性，如“模型幻觉问题”、“时效性问题”和“数据安全问题”。介绍：RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation ）的简称，它为大语言模型 (LLMs) 提供了从数据源检索信息的能力，并以此为基础生成回答。步骤1：问题理解，准确把握用户的意图。知识检索，从知识库中相关的知识检索。【难点，用户提问可能以多种方式表达，而知识库的信息来源可能是多样的，包括PDF、PPT、Neo4j等格式。

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在前向传播过程中，模型各个层的参数w和层的输入输出都是fp16，但是fp16的精度不够，无法表示特别小的数值，这会导致在进行梯度更新的时候，梯度值下溢，导致被调整参数没有变化。因此，合理选择缩放因子和监测训练过程中梯度的变化是非常重要的。，当GPU显存不够充足的情况下，较大的Batch size会导致OOM，因此，需要针对实际的硬件情况，设置合理的Batch size取值。对于所有wi都是一样的，xi是i-1层的激活函数的输出，如果像sigmoid一样，输出值只有正值，那么对于第i层的所有wi，其。

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