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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

RAG 高效应用指南 02:Embedding 模型的选择和微调

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
11332 点击    2024-08-03 10:44
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
11144 点击    2024-08-02 17:11
苹果让大模型学会偷懒:更快吐出第一个token,准确度还保住了

苹果让大模型学会偷懒:更快吐出第一个token,准确度还保住了

苹果让大模型学会偷懒:更快吐出第一个token,准确度还保住了

Llama 3.1 刚刚发布,你是否已经尝试了呢?就算你的个人计算机是最近的顶尖配置,运行其中最小的 8B 版本可能也依然会有明显延迟。为了提升模型的推理效率,研究者想出了多种多样的方法,但其中很多都会让模型牺牲一些准确度。

来自主题: AI技术研报
8497 点击    2024-08-02 16:07
人类抵抗,番茄小说的AI作者上岗失败 | 电厂

人类抵抗,番茄小说的AI作者上岗失败 | 电厂

人类抵抗,番茄小说的AI作者上岗失败 | 电厂

7月上旬,多位在字节跳动旗下免费阅读平台番茄小说更新作品的网络文学作者,收到了后台系统发送的“AI训练补充协议”签署提醒。其中提到,一旦签署,其作品内容及相关信息,将被用于平台AI模型训练或其他技术研发应用场景。

来自主题: AI资讯
10035 点击    2024-08-02 15:03
CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。

来自主题: AI技术研报
6337 点击    2024-08-01 15:55
对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

多模态对比学习(如CLIP)通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习,在零样本分类方面取得了显著进展。 然而,这种依赖带来了隐私风险,因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练,其中可能包括个人和隐私敏感信息。

来自主题: AI技术研报
7189 点击    2024-08-01 15:32