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的双环节通常缩小模型有害输入 应用 慢思索 提醒工程战略

的双环节通常缩小模型有害输入 应用 慢思索 提醒工程战略

1.思索的快与慢诺贝尔经济学奖得主卡尼曼在,Thinking,FastandSlow,这本书中依据先人多种双环节通常,DualProcessTheory,启动了总结和进一步解释,将人类的思索环节分为,...

提醒词才是霸道 大言语模型时代 堪比专业翻译软件的提醒词

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先给大家看看最终效果,商人罗伯特·洛卡西奥,开了个名叫EqualAI的非营利组织,专门应答人工智能开发中那些看不见、摸不着的有看法成见,这名字听起来倒是光鲜,但是,他却在,FastCompany,上发...

一句话变构图小作文 让天下没有难写的生图提醒词 ControlNet作者搞起大模型

一句话变构图小作文 让天下没有难写的生图提醒词 ControlNet作者搞起大模型

ControlNet作者新名目,居然也搞起大模型和Agent了,当然还是和AI绘画关系,处置大伙不会写提醒词的痛点,如今只要一句超便捷的提醒词说明用意,Agent就会自己开局,构图,这就是Contro...

o1推理裁减的风吹到了RAG 性能飙升58.9%!

o1推理裁减的风吹到了RAG 性能飙升58.9%!

以往的钻研重要集中在经过参与检索文档的数量或长度来裁减检索增强生成,RAG,中检索到的常识,但是,仅参与常识量而不提供进一步的指点存在必定的局限性,为此,GoogleDeepMind钻研了RAG在推理...

用于长文本生成的记忆增强检索 RAG新范式MemLong

用于长文本生成的记忆增强检索 RAG新范式MemLong

传统的留意力机制因为期间和空间复杂度的二次方增长,以及在生成环节中键值缓存的内存消耗始终参与,限度了模型处置长文本的才干,关系的处置打算包含缩小计算复杂度、改良记忆选用和引入检索增强言语建模,检索增强...

RAU 对检索增强型言语模型 启动片面 RAG 深化综述 RALM

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大型言语模型,LLMs,在人造言语处置,NLP,畛域促成了严重停顿,但它们也面临着诸如幻觉和须要特定畛域常识等应战,为了缓解这些疑问,最近的一些方法将从外部资源检索到的消息与LLMs相联合,清楚提高了...