传统的RAG系统通过检索然后阅读框架来增强LLMs,但存在一些挑战,如知识库文档的噪声、缺乏人工标注信息、长文档的编码问题以及用户查询的模糊性。 因此可以采用数据为中心的增强方法,我们可以看看最近的一个工作。 一、Meta Knowledge for RAG 最近的工作,《Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models
错误: Error:Execution failed for task ':k-9:transformResourcesWithMergeJavaResForRelease'. > com.android.build.api.transform.TransformException: com.android.builder.packaging.DuplicateFileException: Du
元学习:训练训练神经网络的神经网络 本文基于清华大学《深度学习》第12节《Beyond Supervised Learning》的内容撰写,既是课堂笔记,亦是作者的一些理解。 1 Meta-Learning 在经典监督学习中,给定训练数据 { ( x i , y i ) } i \{(x_i,y_i)\}_i {(xi,yi)}i,我们需要训练一个神经网络 f f f使得 f (
Meta AI研究实验室(FAIR)公开发布了多项新研究成果,包括图像到文本和文本到音乐的生成模型,多词预测模型,以及检测AI生成语音的技术。发布的成果体现了开放性、协作、卓越和规模化等核心原则。公开早期研究工作旨在激发迭代,推动AI负责任发展。 Meta Chameleon系列模型可将文本和图像作为输入,输出任意文本和图像组合。已发布7B和34B模型的关键组件。 发布多词预测预训练
大模型技术论文不断,每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读,主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点,可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型重新阅读。而最新科技(Mamba,xLSTM,KAN)则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏。技术宅麻烦死磕AI架构设计。 Meta 的基础 AI 研究 (FAIR) 团队发布了一些最新的AI