大模型技术趋势分享：LLM、RAG、Prompt、Agent、Fine-tuning等，学习资料免费领取：https://pan.baidu.com/s/1BPaPISPpQHIIq4-BPhM67g?pwd=22qy
GPT-4 的强大能力，结合 RAG Fusion 检索增强生成技术的优势，以及 PostgreSQL 数据库的可靠性和 LlamaIndex 数据框架的灵活性，正共同推动 AI 应用进入一个崭新的时代。本文将深入探讨这一整合方案，揭示其在提升 AI 模型性能、拓展应用场景方面的巨大潜力。 GPT-4 与 RAG Fusion：提升生成质量与数据相关性 GPT-4 作为 OpenAI 开发的先进语
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，企业常常面临着“决策麻痹”的困境，不知该如何下手。面对层出不穷的工具、术语和技术，过去踩过的坑也让企业在AI决策上更加犹豫。本文将深入探讨智能Agent的开发，对比 SDK (软件开发工具包) 与 Framework (框架) 的优劣，并探讨一种 混合方法 (Hybrid Approach)，帮助企业在复杂的大模型环境中找到最适合自身需求的解决方案。 AI A
本文将带你领略如何使用 lmdeploy 这一强大工具，像闪电一样快速部署前沿的 大模型（LLM），例如 InternLM 和 Qwen。无论你是开发者、机器学习工程师，还是对技术充满好奇的探索者，本文都将为你提供一份终极指南，帮助你轻松搭建并运行高性能的推理 API。 1. lmdeploy：大模型部署的瑞士军刀 lmdeploy 是本文的核心，它是一个旨在简化和加速 大模型（LLM） 部署流程
在大模型应用日渐普及的今天，如何让大模型能够准确、高效地处理特定领域的知识，成为了一个重要的课题。文章介绍了利用 RAG（检索增强生成） 技术构建 PDF 聊天机器人 的方法，这种方法无需对 大模型 进行耗时耗力的微调，就能实现对 PDF 文档的智能问答，为企业和个人提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨 RAG 技术的核心优势、实现原理以及实际应用，帮助读者快速掌握构建 RAG 驱动的智能
你的团队每天在Slack、会议记录、邮件中消耗大量时间？或许你已经开始使用 AI 自动摘要工具，例如 Slack 的新功能，来提升效率。然而，你是否意识到，这些看似便捷的工具背后，隐藏着一场深刻的变革：你的团队沟通方式、决策逻辑、知识传递，甚至企业文化，正在被看不见的 Prompt工程 悄然重塑。这不再仅仅是一个效率工具的选择，而是一个战略决策：究竟由谁，或者说，由什么样的逻辑来塑造你的团队文化？
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的突破，但其庞大的参数量使得模型微调成为一项成本高昂且对硬件要求极高的任务。为了解决这个问题，QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation，量化低秩适配) 应运而生。QLoRA 是一种轻量级的微调方法，即使在只有几 GB 显存的 GPU 上也能高效地微调大型语言模型。本文将深入探讨 QLoRA 的原理、优势，并结合实际案
你是否曾好奇，像GPT或BERT这样的大型语言模型（LLM）是如何理解语句中词语顺序的？如果没有位置编码，它们将无法区分“猫坐在垫子上”和“垫子坐在猫上”这两句话，因为它们会丧失对词语顺序的感知能力。本文将深入探讨位置编码的作用、原理以及在大模型中的重要性。 Transformer 模型的局限性：缺乏对顺序的感知 Transformer架构是现代语言模型的核心，它以并行的方式处理输入的token，
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）正日益渗透到我们生活的方方面面。想要深入了解大模型的工作原理，掌握一些核心概念至关重要。其中，Token和Embedding就如同大模型的基石，深刻影响着模型的输入、理解和输出。本文将围绕这两个核心概念展开，深入剖析它们在大模型中的作用，并结合实际案例进行讲解。 Token：文本的微观世界 Token，可以理解为文本的最小语义单元，是大模型处理文本信息的
在讨论 人工智能（AI） 时，我们常常联想到硅谷的科技巨头、强大的数据中心，以及感觉与日常生活遥远的系统。但是，如果 AI 不仅仅属于公司，而是能够与社区一起构建，为社区服务呢？ 这正是 Vinkura AI 正在印度实现的愿景——将 去中心化AI 的力量带给印度社区，构建更具 伦理 考量的人工智能生态系统。 去中心化：打破 AI 垄断，赋能社区 Vinkura AI 并没有遵循传统的 AI 公司
当人们谈论人工智能(AI)时，往往首先想到的是ChatGPT或Google Gemini这样的大型语言模型(LLM)。它们功能强大，能够理解和生成类人语言，但同时也带来了高昂的计算成本、对网络的高度依赖以及潜在的隐私问题。然而，一种新的趋势正在悄然兴起——那就是小语言模型(SLM)。这些微型、高效的模型正在以出人意料的方式改变着人工智能领域的格局。小语言模型(SLM)不仅速度更快、成本更低、更注重
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