在使用 OpenAI 提供的 GPT 系列模型时,我们可能会发现对于一些简单的问题,例如中文事实性问题,AI 往往会编造答案。而当询问最近发生的新闻事件时,AI 会直接表示自己不知道未来21年的情况。 为了解决这个问题,ChatGPT 在发布最新的GPT-4模型后也推出了插件模块,可以支持通过插件的方式连接到外部第三方应用程序。然而,...
虽然大模型训练的时候所用的数据集十分庞大,但其中并不会囊括用户特有的数据。RAG方法,在生成内容的过程中,动态纳入用户数据,解决了这个问题。这并不会改变大模型的训练数据集,但是可以让大模型实时访问和使用用户自己的数据,生成更加符合上下文需求的结果。 在RAG中,我们要对数据进行加载,构建索引,然后用户在索引上进...
开源模型挑战OpenAI o1!g1+llama3.1零成本完美复刻o1推理过程!动态思维链prompt,让AI推理能力倍增!支持ollama!#o1 1.5万 5 1:00 App 核能挑战:8GB显存本地跑Llama 405B 9570 5 8:39 App 零代码微调Llama3.1 8b大模型!中文文本分块+数据集制作!Axolotl+qLoRA十分钟光速微调打造法律大模型!#llama3 #finetun...
大模型RAG企业项目实战:手把手带你搭建一套完整的RAG系统,原理讲解+代码解析,草履虫都能学明白!LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 1.1万 43 10:50:00 App 【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT... 2.3万 190 02:28:12 App 自学AI Agent?一般人我还是劝你...
在本文中,我们将介绍如何使用Llama-Index对Embedding模型进行微调。具体而言,我们将通过以下步骤来实现: 数据准备 首先,我们需要准备用于微调的数据集。数据集应该包含用于训练的文本数据以及用于验证的文本数据。对于中文文本数据,我们可以选择使用BAAI/bge-base-zh-v1.5等预训练模型进行初始化。 加载数据 接下来,我们...
正因为 Qwen1.5 作为中文 LLM 率先合入了 Transformers,我们也可以使用 LLaMaIndex 的原生 HuggingFaceLLM 来加载模型。 当前基础模型已经稳定训练了大规模高质量且多样化的数据,覆盖多语言(当前以中文和英文为主),总量高达3万亿token。在相关基准评测中,Qwen系列模型拿出非常有竞争力的表现,显著超出同规模模型并紧追一...
在LlamaIndex中，使用预训练的中文Embedding模型bge-small-zh-v1来构建向量数据库。同时，可以选择不同的大型模型，如OpenAI的ChatGPT或谷歌的Gemini，以实现检索和生成文本。通过创建Index、retriever和query engine组件，可以将数据和模型连接起来，实现检索功能。“从小到大的检索”是LlamaIndex提供的一种...
显然,对于超过大模型能力范围的新知识,它也是无能为力 3.2 使用 API+LlamaIndex 现在尝试用LlamaIndex RAG方案。 运行以下命令,获取关于Xtuner的知识,其实就是从github上面把xtuner的中文readme文件当成知识库处理了。 cd ~/llamaindex_demo mkdir data
Qwen1.5是一款先进的中文LLM,拥有包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B在内的多种规模模型。该模型不仅提升了与人类偏好的一致性,还增强了多语言能力和工具调用能力。Qwen1.5支持高达32K的上下文长度,并具备强大的链接外部系统能力(如RAG、工具使用、代码解释等)。其强大的性能使得Qwen1.5成为构建智能问答系统的理想选择...
正因为 Qwen1.5 作为中文 LLM 率先合入了 Transformers,我们也可以使用 LLaMaIndex 的原生 HuggingFaceLLM 来加载模型。 当前基础模型已经稳定训练了大规模高质量且多样化的数据,覆盖多语言(当前以中文和英文为主),总量高达3万亿token。在相关基准评测中,Qwen系列模型拿出非常有竞争力的表现,显著超出同规模模型并紧追一...