随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、FlashAttention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习

引言4月19日，全球科技、社交巨头Meta在官网，正式发布了开源大模型——Llama-3。Meta表示，Llama3是在两个定制的24KGPU集群上、基于超过15Ttoken的数据上

关注“AI工具派”探索最新AI工具，发现AI带来的无限可能性！近期推荐PPT：Tome｜美图PPT｜AiPPT｜Gamma图片：Pikaso｜图片修复｜BgSub｜Dreamina学习：E

RAG首先提出问题👇1、为什么要使用RAG？2、RAG是什么？3、怎么使用RAG？下面进行解答1、为什么要使用RAG？LLM固然好，但有以下缺点：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，当L

RAG的压缩和高级总结。在第一部分中，我们将重点介绍模块化RAG的概念和组件，包含6种模块类型、14个模块和40多个运算符。介绍在过去的一年里，检索增强生成（RAG）的概念作为实施L

项目简介Rageval是一个帮助您评估RAG系统的工具。评估由六个子任务组成，包括查询重写、文档排名、信息压缩、证据验证、答案生成和结果验证。任务和指标的定义1生成任务生成任务是根据RAG