文档使用：提升大模型能力的方式
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SzTMwuYMoi1fGjkMsazcCffsnxb/a9通过在大规模数据上的预训练，大模型的参数中蕴含了大量的知识，在很多自然语言处理任务上都展现出了强大的性能。但是在处理需要大量真实世界知识的任务时，他们也面临 ...
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大模型+RAG，全面介绍！ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/M3ApwqSYTisvaQkIJ2PcuIPen7e作者：泳鱼链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nFgByelBXCvXoF7bqxL65g 1 介绍大型语言模型（LLMs）在处理特定领域或高度专业化的查询时存在局限性，如生成不正确信息 ...
大语言模型预训练新策略：最佳适配打包 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EArPwpa8oinEmukxbSFcgkbwnpd/a3AWS AI Labs 的研究人员针对这一常见的拼接-分块文本处理方式进行了深入研究， 发现其严重影响了模型理解上下文连贯性和事实一致性的能力。这不仅影响了模型在下游任务的 ...
gptpdf：以视觉大模型解析PDF，对RAG效果有何提升？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F9sbwvDwriOTiGkOG5bcAP5Rn7I/a5而知识库文档的一大来源来自于pdf格式文件，这类文件通常是富文本的，包含图片，表格等，且无法直接解析，必须通过一些技术手段将其拆分识别形成可被后续处理的文本文件，如text ...
小白入门大模型：LangChain - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GLa9wj9gciIdlRkikoFcbLHInse大语言模型技术栈由四个主要部分组成：. 数据预处理流程（data preprocessing pipeline）. 嵌入端点（embeddings endpoint ）+向量存储（vector store）.
Document AI：文档处理解决方案 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KIUowujDbinEkHkVH3tc1K0OnLr/al「奇绩大模型日报」知识库现已登陆飞书官方社区：飞书社区点击「订阅社区精选」，即可在飞书每日收到《大模型日报》每日最新推送推特Claude 3.5 Sonnet 上线：迄今为止 ...
query和文档相对位置怎样影响大模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K2QPw1Nnni8KqJk7COWcWZXlnid/ai作者：Meta 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/678614... 许多研究致力于提升大模型的长文本处理能力，通过各种手段提高大模型所能处理的最大上下文长度，但是对于大模型 ...
如何选择适合的大模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SzmYwWr7CisXeektvZmcQmnBnmd/aa一、引言大家好，我是@Jake，一个致力使用AI工具将自己打造为超级个体产品经理。 目前沉浸于AI Agent研究中无法自拔今天给大家分享的是手把手教你如何部署本地大模型以及 ...
大模型入门指南 - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XK8gwNpKhioghFkaeItcgDtynpO... 大模型里称之为推导（infer）. 在LLM 中，Token([2]) 被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的 ...
认识大模型Embedding 技术加实战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QYXEwBnEkiVSuLkcZlGcQEixn7f2024年3月21日 ... ... 大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量。这些嵌入向量可以被看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，使得机器学习模型能够更好地理解和处理这些数据 ...