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小技巧大功效,「仅阅读两次提示」让循环语言模型超越Transformer++

小技巧大功效,「仅阅读两次提示」让循环语言模型超越Transformer++

小技巧大功效,「仅阅读两次提示」让循环语言模型超越Transformer++

在当前 AI 领域,大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过,随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世,出现了一个很明显的趋势:在语言建模困惑度方面与 Transformer 较量的循环大语言模型正在快速进入人们的视线。

来自主题: AI资讯
11328 点击    2024-08-04 14:04
GPT-4o弱点暴露了,PDF长文档阅读理解仅45分

GPT-4o弱点暴露了,PDF长文档阅读理解仅45分

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图文并茂的PDF长文档在日常生活中无处不在。过去人们通常使用OCR,layout detection等方法对PDF长文档进行解析。但随着多模态大模型的发展,PDF长文档的端到端阅读理解成为了可能。

来自主题: AI技术研报
11054 点击    2024-08-03 14:38
RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

来自主题: AI技术研报
10566 点击    2024-08-03 11:05
RAG 高效应用指南 02:Embedding 模型的选择和微调

RAG 高效应用指南 02:Embedding 模型的选择和微调

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在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型

来自主题: AI技术研报
14290 点击    2024-08-03 10:44
AI进内娱,群众不答应?

AI进内娱,群众不答应?

AI进内娱,群众不答应?

AI网文动了群众的蛋糕,AI电影辱了观众的门票,AI短剧没惹任何人。

来自主题: AI资讯
9406 点击    2024-08-03 09:25
RAG 高效应用指南:01

RAG 高效应用指南:01

RAG 高效应用指南:01

『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。

来自主题: AI技术研报
12761 点击    2024-08-02 17:11