整个过程可以用这张图概括，图中强调 RAG 对可靠数据处理和具有上下文意识的答案生成的重视，这对于先进的AI应用至关重要。随着AI技术的进步，RAG 的能力也在不断提高。先进的RAG技术已经出现，推动了这些模型可以实现的边界。这些进步不仅关乎更好的检索或更流利的生成，还包括一系列改进，包括对上下文的更好理解、对...
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1) generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print("Generated Text:", generated_text) 此代码片段展示了 Generation AI,其中预训练的 GPT-2 模型根据用户的提示生成文本。它模拟了 RAG 如何创建类似...
人工智能生成内容(AIGC)的进步,得益于模型算法的进步、基础模型的增长以及高质量数据集的获取。尽管取得了显著的成功,AIGC仍然面临着更新知识、处理长尾数据、减少数据泄露以及管理高昂的训练和推理成本等挑战。 检索增强生成(RAG)最近作为一种范式出现,以解决这些挑战。特别是,RAG引入了信息检索过程,通过从可用数据存储...
同时,你仍然可以通过传统的“fine-tuning model”API定制自己的微调大模型,这种方式主要是通过你上传格式化的“问-答”型的训练数据文件来实现对LLM的“增强”。相对于最新推出的“Assistant API” ,感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接,不是很“智能”,目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。
'modelArn': 'arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-instant-v1' ...
Increases user trust.Depending on the AI implementation, users can access the model's sources, which promotes transparency and trust in the content and lets users verify its accuracy. Reduces AI hallucinations.Because LLMs are grounded to external data, the model has less chance to make up or ...
检索增强生成 (RAG) 代表了人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 的前沿方法。RAG 的核心是一个创新框架,它结合了基于检索的模型和生成模型的优势,彻底改变了 AI 系统理解和生成类人文本的方式。 RAG 需要什么? RAG 的开发是对 GPT 等大型语言模型 (LLM) 局限性的直接回应。虽然 LLM 表现出令人印象深刻的文...
15. 《openAI 的embedding模型》New and improved embedding model 16. 《open AI RAG 策略》Applying OpenAI's RAG Strategies 17. 《检索评估指标》amitness.com/2020/08/in 18.《新一代通用向量模型BGE-M3》:zhuanlan.zhihu.com/p/68 编辑于 2024-02-01 22:27・IP 属地北京 赞同88添加...
II-A1 Transformer Model Transformer模型是在自然语言处理(NLP)领域表现最好的模型之一,由自注意力机制、前馈网络、层归一化模块和残差网络组成。如图2所示,最终的输出序列是通过在来自标记化和嵌入的潜在表示序列上执行词汇分类来生成的。 II-A2 LSTM 如图2所示,长短期记忆(LSTM)是一种特殊形式的循环神经网络(RNN)...
model="gpt-3.5-turbo", messages=[ { "role": "system", "content": get_system_prompt(), # the system prompt as per above }, { "role": "system", "content": get_sources_prompt(), # the formatted documents as per above },