大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
来自主题: AI技术研报
3632 点击 2024-10-20 16:58
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大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
大型语言模型 （LLM） 在各种自然语言处理和推理任务中表现出卓越的能力，某些应用场景甚至超越了人类的表现。然而，这类模型在最基础的算术问题的表现上却不尽如人意。
随着 AI 模型的参数量越来越大，对算力的需求也水涨船高。
比LoRA更高效的模型微调方法来了——
微调的所有门道，都在这里了。
一觉醒来，OpenAI又上新功能了：
席卷开源界的AI生图王者诞生了！发布半个月，Flux已经成为替代Midjourney的宠儿。各路开发者们开始用自己的照片微调LoRA，一人拿捏多种风格。
互相检查，让小模型也能解决大问题。
发布40天后，最强开源模型Llama 3.1 405B等来了微调版本的发布。但不是来自Meta，而是一个专注于开放模型的神秘初创Nous Research。
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