随笔分类 - LLM
摘要:
开发了一款新闻资讯的自动聚合的工具,基于crawl4ai框架实现。
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
摘要:
OpenAI的Sora项目早期邀请众多艺术家成为测试者、红队成员以及创意合作伙伴,但艺术家们感觉被背刺了。忙活了一顿,艺术家们感觉自己的艺术产物主要作用是给OpenAi的Sora做宣传。因此,艺术家们联名并在HuggingFace上发布公开信,且将sora的艺术创作链接一并提供出来,虽然该链接在公开信发布3个小时后就被OpenAI下线掉了...
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
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开发了一款基于公司简称补全公司全称的工具,包括具体的框架、实现原理以及完整源码,满满诚意,提供给各位看官。欢迎转发、订阅~有问题可以私信或留言沟通!
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
摘要:
本qiang~开发了一块AI资讯的自动聚合及报告生成工具,包括具体的框架、实现原理以及完整源码,满满诚意,提供给各位看官。欢迎转发、订阅~
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
摘要:
本文针对开源的LightRAG论文研读以及原理分析,包括核心模块、框架的整体工作流程等内容。
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
摘要:
本文主要是OpenAI开源multi-agent框架swarm进行介绍,包括其核心组件Agent, instructions,functions,多个Agent之间如何进行切换,以及针对其中的examples进行验证,框架及源码非常简单,看官们可以亲自尝试一下。
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
摘要:
本文主要针对开源文档问答系统Kotaemon的介绍,包括主要功能特点,与传统文档RAG的区别,部署教程以及效果体验等。
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
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本文主要是针对MindSearch进行研读,掌握其中的原理及思想,期许对日常项目工作带来价值,且部署验证了效果。
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
摘要:
本期的干货就是分享关于如何基于LLM实现数量多、层级多的多标签分类的实战经验,各位读者可以参考借鉴。
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
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本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化,主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化,提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
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
摘要:
本文主要是通过Scrapegraph-ai集成gpt3.5实现一个简单的网页爬取并解析的demo应用,其中涉及到gpt3.5免费申请,Scrapegraph-ai底层原理简介,demo应用源码等。
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
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本文主要是使用unsloth框架针对Qwen1.5的高效微调实验,提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。
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本文主要是使用unsloth框架针对llama3的高效微调实验,提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。
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
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本文主要是针对开源星火13B的显存及内存占用过大的一个代码优化。核心思想是使用CPU预加载模型,再转换至GPU。
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
摘要:
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化,主要涉及到图谱存储至Es,且支持Es的向量检索,还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景,且效果相对提升。
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
摘要:
将传统KBQA中的部分模块,如NLU、指代消解、实体对齐等任务,完全由LLM实现
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
摘要:
此文是本qiang~针对大语言模型的MoE的整理,包括原理、流程及部分源码
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
摘要:
此文是本qiang~针对大语言模型的DPO算法的整理,包括原理、流程及部分源码。
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
摘要:
1. 背景 本qiang~这段时间调研了LLM上下文扩展的问题,并且实打实的运行了几个开源的项目,所谓实践与理论相结合嘛! 此文是本qiang~针对上下文扩展问题的总结,包括解决方案的整理概括,文中参考了多篇有意义的文章,他山之石可以攻玉。 大语言模型的扩展有诸多意义,如进行更长的会话、总结更长的文
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
摘要:
LLM复读机产生的原因以及对应的解决方案
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