一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信息等才能够更好完成任务的场景,比如撰写热点文章、写小说、写汇报材料等等,涉及到知识空白,所以大模型在不借助外部资料的时候,给出的任务结...
根据评估结果,调整知识表示、接口设计、模型结构等,不断优化模型性能。 实例分析 实例:利用千帆大模型开发与服务平台整合医学知识库 千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型开发工具和接口支持,非常适合用于整合外部知识库。以医学领域为例,我们可以使用PubMed作为外部知识库,通过以下步骤实现与LLM的整合: 知识库预处理...
达观大模型知识库不仅是一个存储资料的仓库，更是一个促进知识共享和交流的平台。通过在线协作工具、讨论区等功能，团队成员之间可以实现实时的知识交流与反馈，加速问题解决和决策过程。这种知识共享和交流的氛围，激发了企业的创新活力，促进了新想法和新技术的不断涌现。降低项目风险 在项目管理中，风险是不可避免的。
在将知识库集成到模型中时,我们可以采用多种方法,包括: 预训练与微调:首先使用大规模语料库对模型进行预训练,然后利用知识库中的数据进行微调,使模型能够学习到特定领域的知识。 知识注入:将知识库中的信息直接注入到模型的参数中,如通过知识蒸馏、记忆增强网络等技术。 交互式学习:允许模型在与用户交互的过程中不断...
随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(如GPT系列)已成为实现智能对话、内容生成等任务的重要工具。然而,在实际应用中,仅仅依赖模型自身的训练数据往往难以满足复杂多变的需求。为此,将外部知识库集成到模型中,成为提升模型性能的关键一步。本文将详细介绍如何在本地环境中部署一个大语言模型,并展示如何有效...
调用知识库的逻辑是先通过索引向量找到知识库中符合问题的部分，然后作为先验知识传递给大模型；第三方工具...
这一点非常有用,我们可以给模型提供各种各样的知识库,让模型扮演各种各样的角色。 LangChain是开发大语言模型应用的一个框架,内置了很多有用的方法,比如:文本读取、分词、嵌入等。利用它内置的这些功能,我们可以轻松构建出一个RAG的应用。 这次的文章就到这里了,下回我们将继续介绍更多本地LLM的实用场景。
让大模型“学习”到我们的私有知识并且应用,通常有三个方法: Prompt engineering 提示词工程 Knowledge base embeddings 外部知识库嵌入 Fine-tuning 微调 #chatgpt #每天学习一点 - 笨蛋李大河于20230902发布在抖音,已经收获了6734个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这里有个demo，您debug看下，参考以下链接 https://github.com/modelscope/modelscope-agent/blob/master...
由于主题信息对于虚假新闻检测很重要,我们使用无监督的LDA模型从我们数据集中的所有文档的所有句子中挖掘潜在主题 。具体地,每个句子都被视为一个伪文档,并被分配到概率最大的前 相关主题。因此,每个句子也与它分配的前 个主题彼此双向连接,从而允许有用的主题信息在句子之间传播。请注意,我们还可以通过使用训练好的...