2.LLM Ranking:LLM-Blender,将question和2个不同LLM输出的结果作为输入进行rank,还可以将不同模型的生成结果进行融合 https://github.com/yuchenlin/LLM-Blender 启发:可以探索一下用这个对大模型做离线效果评估的可行性。目前存在的问题是 开源模型对中文的评估效果不太好 没有一个可用的高质量中文评测数据集 3....
兩階段Retrieval:改進召回(Retrieval)和引入重排(Reranking) Embeding+Cohere Rerank方法 利用BM25和向量混合檢索的方法 利用大模型生成最終答案 LLM中的2個參數 gemini的配置和使用 其他技巧 案例1:文檔交流器的整體流程 加入AI agent自動化決策 AI agent的定義 AI Agent的特色 實例 LangGraph:以DAG的方式構建Agent ...
比方说最经典的Stable Diffusion,从最早的v1.4到v2.0,再到v2.1,也是通过在256×256、512×512、768×768分辨率上递进式的fine-tune完成的。 迁移到LLM这一块,对于pre-training的时候语料的处理,可以做ranking,包括fine-tune的时候做continual learning、active learning等等,理论上可做的事以及相应的效果应该也是相近...
可以做ranking，包括fine-tune的时候做continual learning、active learning等等，理论上可做的事以及相应的...
Reranking用交叉编码器对结果重新排序,或使用基于规则的内容(想要最新的内容); Classification让模型对这两个域进行分类,根据被分到哪个类,在prompt中提供额外的元数据; => 98% 进一步PE,更好地设计prompt 查看做错的问题类别,引入tools(从文档中提取结构化数据:SQL tool输入变量执行查询,返回结构化数据答案 ...
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🔥 Large Language Models(LLM) have taken theNLP communityAI communitythe Whole Worldby storm. Here is a curated list of papers about large language models, especially relating to ChatGPT. It also contains frameworks for LLM training, tools to deploy LLM, courses and tutorials about LLM and ...
LightGBM A fast, distributed, high performance gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM or MART) framework based on decision tree algorithms, used for ranking, classification and many other machine learning tasks. MegEngine MegEngine is a fast, scalable and easy-to-use deep learning framework, wit...
Reranking 重新排序模型是优化从检索器检索到的文档集的关键。当引入额外的上下文时,语言模型经常面临性能下降的问题,重新排序可以有效地解决这个问题。核心概念包括重新排列文档记录,将最相关的项放在最上面,从而限制文档的总数。这既解决了检索过程中上下文窗口展开的难题,又提高了检索效率和响应速度。 The re-ranking ...
These tools can be as simple as using Google or Wikipedia, or more complex like a Python interpreter or Jira. Post-processing: Final step that processes the inputs that are fed to the LLM. It enhances the relevance and diversity of documents retrieved with re-ranking, RAG-fusion, and ...