RAG Golden Agentic
企业落地RAG系统痛点,Golden,Retriever系统,在文档检索前参与了一个基于反思的疑问增强步骤,用于识别术语、依据高低文廓清其含意,并相应地增强疑问,一个比拟Golden,Retrieve...
谷歌颁布大模型数据挑选方法 效率优化13倍 算力降落10倍
随着GPT,4o、Gemini等多模态大模型的产生,对训练数据的需求呈指数级回升,无论是人造言语文本了解、计算机视觉还是语音识别,经常使用精心标注的数据集能带来清楚的功能优化,同时大幅缩小所需的训练数...
Arctic
高品质数据关于言语模型的有效预训练至关关键,但是,,高品质,的准确定义仍未失掉充沛探求,聚焦于代码畛域,论文引入了Arctic,SnowCoder,1.3B,这是一个数据高效的基础代码模型,经过三个阶...
清华大学提出1
在深度神经网络的训练环节中,全量化训练,FullyQuantizedTraining,FQT,经过将激活值、权重和梯度量化到较低的精度,清楚减速了训练环节,随着对训练数值精度的始终紧缩,一个人造而然的...
实时视频时代或将开启! OpenAI上新sCM!生成速度优化50倍 Scaling 再创奇观 两步采样就出图 Law
传统分散模型要过期了,OpenAI找到一种新方法,间接把生成速度提高50倍!分散模型在生成式AI畛域的关键性显而易见,把生成真切的图像、3D模型、音频和视频变为了事实,然而,分散模型依然有个致命bug...
多token预测 Meta等最新钻研 优化大模型推理效率
GPT,4、Gemini系列、Llama,3等开闭源大模型,理论经常使用的是下一个token预测,Next,tokenPrediction,的损失函数启动预训练,这种方法只管弱小,但有很多局限性,例如...