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RSS订阅原创 【书生浦语大模型实战营03】茴香豆：搭建你的RAG智能助理
茴香豆是一个新的应用，原始大模型不了解它的信息，传统大模型训练方式需要通过微调向大模型输入新的语料，但是有很多问题，如语料收集成本高，训练难度大等等。RAG的出现可以解决这个问题，图中右侧就通过RAG使得大模型了解了茴香豆的相关知识。RAG——检索增强生成技术利用外部知识库来增强大型语言模型的性能。大模型常用的优化方法：微调、提示工程、RAG如何评价RAG技术。
2024-06-12 15:51:54
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原创 【书生浦语大模型实战营02】轻松玩转书生·浦语大模型趣味demo
Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。它的整个框架图如下:
2024-06-07 15:40:47
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原创 【书生浦语大模型实战营】01书生浦语大模型全链路开源体系
该报告提出的InternLM2 是一个开源的大型语言模型（LLM），旨在克服当前开源模型在性能和实用性方面的局限。InternLM2 的训练过程详细描述了各种数据类型（包括文本、代码和长上下文数据）的准备工作，展示了其在捕捉长期依赖性方面的有效性。其中值得注意的是，从网页中获取的数据的质量是明显低于书籍，论文，专利等来源的，对于垂域数据集的制作，可以考虑专业书籍，论文和专栏等更加可信的来源。至于更多的技术细节，初次接触，受益颇多，对目前大模型训练中使用的一些技术有了初步的了解。
2024-06-06 09:45:27
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原创 【小峰的学习日记】利用python求解带参数的线性方程
如下所示方程： [10x−1−x000100−yy−1−y01000(α−1)γ−αγ0100−βγ(β−1)γ00100−γ0001][x1x2x3x4x5x6]=[002−4α+34β−2−1]\left[\begin{array}{cccccc}{1} & {0} & {x-1} & {-x} & {0} & {0} \\ {0} & {1} ...
2020-02-06 11:41:09
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空空如也
空空如也
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