大型言语模型，LLMs，在生成文本时或者会发生失误消息，即，幻觉，疑问，虽然检索增强的LLMs经过检索外部数据来缩小这种幻觉，但现有的方法理论不思考检索文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互，这在处置...

1.背景大型言语模型，LLMs，在泛滥言语义务中展现出十分不错的效果，但是，LLMs中的幻觉现象正极大地削弱它们的可信度和适用性，一种处置大言语模型幻觉的方法是检索增强生成，RAG，，经过检索文档来提...

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...

自2017年被提出以来，Transformer曾经成为AI大模型的干流架构，不时稳居言语建模方面C位，但随着模型规模的裁减和须要解决的序列不时变长，Transformer的局限性也逐渐凸显，一个很清楚...

近年来，大型言语模型，LLM，在人工智能畛域惹起了渺小关注，有人以为它们是反派性的技术，将彻底扭转咱们的上班和生存模式，而另一些人则以为它们只是炒作，没有实践价值，Google技术专家Nicholas...

在人工智能的翻新之路上，Anthropic公司再次成为焦点，其推出的更新版Claude3.5Sonnet模型引发了宽泛关注与热议，一个外围疑问摆在咱们背地，它真的能够像人一样操控电脑吗，一、模型开展与...