如果查询提到任何组织相关实体，则从实体树中提取有关实体的信息并将其添加到上下文中。经过微调的 Llama-2 7B 模型根据所提供的数据生成响应。T-RAG 的一个特点是除了用于上下文检索的向量数据库之外还包含实体树。实体树 T-RAG 的一个显着特点是它结合了实体树和向量数据库以进行上下文检索。实体树存储有关组织...
经过微调的 Llama-2 7B 模型根据所提供的数据生成响应。 T-RAG 的一个特点是除了用于上下文检索的向量数据库之外还包含实体树。 实体树 T-RAG 的一个显着特点是它结合了实体树和向量数据库以进行上下文检索。实体树存储有关组织实体及其层次结构排列的详细信息。该树中的每个节点代表一个实体,其父节点指示它们各自...
如果查询提到任何组织相关实体,则从实体树中提取有关实体的信息并将其添加到上下文中。经过微调的 Llama-2 7B 模型根据所提供的数据生成响应。 T-RAG 的一个特点是除了用于上下文检索的向量数据库之外还包含实体树。 实体树 T-RAG 的一个显着特点是它结合了实体树和向量数据库以进行上下文检索。实体树存储有关组...
因此,对于频繁变化的数据源,始终建议采用基于 RAG 的方法,而不是微调方法来提供决策和运营效率可能需要的及时和相关信息。 模式3:RA-FT(检索增强-微调) RA-FT 已得到 Meta、微软和加州大学伯克利分校研究人员的大力推广。该团队最近发表的一篇论文提出了一种新框架,以解决通用 RAG 框架和领域特定微调 (DSFT) 方法...
2.如果查询提到任何与组织相关的实体,则从实体树中提取有关实体的信息并添加到上下文中。经过微调的lama- 27b模型根据呈现的数据生成响应。 三.实体树(Entities Tree) T-RAG的一个显著特点是,它将实体树与用于上下文检索的矢量数据库结合在一起。实体树存储有关组织实体及其层次结构安排的详细信息。此树中的每个节...
https://t.co/yE7lneAoCU - 教导LLM代理自我改进:声称可以通过迭代微调LLMs,使其能够在多个轮次中通过额外的环境反馈改进自己的响应能力。LLM学会了递归地检测和纠正其在后续迭代中的先前错误。在推理任务(GSM8K和MATH)上提高了7B模型的自我改进能力,实现了对强专有模型中看不见的轮次的改进。https://t.co/...
长按识别参与讨论 齐思用户 -羊驼和羊驼LoRA是聊天机器人,具有会话任务的指令调整功能。 -羊驼为开放的人工智能生态系统做出了贡献,证明了先进的人工智能不需要专有硬件。 -像ChatGPT这样的聊天机器人可以针对速度进行优化,羊驼变体可以提供更快的响应。 -聊天机器人的有效性在很大程度上取决于潜在模型的能力。 -模型...