Gradio(@_akhaliq):这个推文介绍了由@intern_lm微调的LLaVA-LLama-3-8B模型,它是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336的。LLaVA-Phi-3 Mini也可用。它在多个基准测试中表现优异,超越了LLaVA-v1.5-7B,并与LLaVA-Llama-3-8B的性能相匹配。
QuIM-RAG | 这篇论文介绍了一个名为QuIM-RAG的新型检索增强生成(RAG)系统,旨在提高特定领域问答任务的性能。QuIM-RAG的核心是“问题到问题的倒排索引匹配”策略,即从文档片段生成潜在问题,并与用户查询匹配,以识别最相关的文本片段来生成准确答案。研究者在开源的Meta-LLaMA3-8B-instruct模型上实现了QuIM-RAG系统,...