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AI向量数据库大模型机器学习
这就是微调的用武之地 !!一、Embedding概念理解嵌入对于许多 NLP 任务至关重要,例如:Semantic Similarity(语义相似性): 查找两个图像或文本的相似程度。Text Classification(文本分类): 根据数据的含义将数据分组到各个类别中。Question Answering(问答): 查找最相关的文档来回答问题。RAG ( 检索增强生成): 将用于检索的嵌入模
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AI大模型向量数据库云安全
LLM)应用程序的一个关键限制,即它们与外部数据源和工具的隔离。AI Agent/LLM 的应用程序集成到外部数据源。LLMs/AI Agent和外部资源之间实现无缝、安全和可扩展的数据交换。下面演示一下如何使用Langchain完成MCP全流程:首先,创建一个名为MCP_Demo虚拟环境然后,激活该虚拟环境再安装相关包和Openai API Key关闭文本文件,使用以下命令启动并运行服务器:此时
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大模型大模型向量数据库机器学习
吊打Deepseek?全球首款通用 Agent——Manus来了,其能力堪称一绝。它能够独立思考、规划并执行复杂任务,直接交付完整成果。与以往我们接触的智能工具相比,Claude 的 Computer use 虽能处理多任务,有的能帮忙点外卖、订酒店,但 Manus 的能力覆盖范围更广,执行质量也更高。网上已经有博主做了测试,例如让Manus帮你做一个烧饼小游戏,你只需说:请帮我做一个烧饼小游戏。
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AI向量数据库大模型云通信
一、简介主要功能代理工作流:利用复杂的 agent 框架来创建 agent flow,帮助你完成任务的规划和执行 ,平滑地编排搜索 、 浏览 、 探索链接等任务,同时通过 Event Stream 与 UI 连接,并合成信息以产生最终输出;全工具支持(浏览器、CLI、文件等) :利用复杂的代理框架来执行复杂的浏览器任务,例如 Deep Research 和其他 Operator 功能。还可以利用模
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AI向量数据库大模型机器学习
本文将从以下三方面进行介绍:首先,介绍经典的 RAG 流程。然后,介绍RAG 的每个模块的最佳实践。最后,提供一个全面的评估。一、经典的RAG流程经典的 RAG 工作流程一般包括几个中间处理步骤:查询分类(确定输入查询是否需要检索)检索(高效获取相关文件)重新排名(根据相关性优化检索到的文档的顺序)重新打包(将检索到的文档组织成结构化格式)摘要(提取关键信息以生成响应并消除冗余)实现 RAG 还涉
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大模型向量数据库大模型云通信
一、使用 BM25 进行关键字搜索https://api.python.langchain.com/en/latest/_modules/langchain_community/retrievers/bm25.html#BM25Retriever),可以看到它使用了 rank_bm25 包中的 BM25Okapi 类,该类是 ATIRE BM25 算法的略微修改版本。N 是语料库中的文档数df_t
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AI大模型向量数据库云存储
Marco-o1 YouTube视频介绍:https://youtu.be/R1w145jU9f8一、什么是阿里巴巴的 Marco-o1?例如:想象一下 Marco-o1 是一个超级聪明的问题解决者。大多数模型(如数学、物理或编码)都擅长具有固定答案的问题,例如“什么是 2+2”或“如何修复此代码?这些都很简单,因为我们知道它们什么时候是对的,什么时候是错的。但 Marco-o1 不止于此。它还试
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AI大模型向量数据库数据安全
了解RAG应用常见的4个任务级别及其技术应对
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云原生大模型向量数据库机器学习
对于很多人来说,写学术论文确实是一个让很多人感到无从下手的任务。学术写作就像是一场探险,你手中握着的是一张张文献地图,而你的目标是找到一条通往知识宝藏的路径。在这个过程中,你可能会迷失方向,不知道从哪里开始。 是先确定研究问题,还是先阅读大量文献?是先搭建论文框架,还是先收集数据? 这些问题像是一团乱麻,让人摸不着头脑。科研者的科研之路确实是困难重重的, 论文一次次被拒,自己找不到方法,也没人指导
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AI大模型向量数据库机器学习
在本文中,我们将深入探讨使用 Python 微调 DeepSeek R1模型的过程。一、先决条件:unsloth:可以使 Llama-3、Mistral、Phi-4 和 Gemma 等大型语言模型的微调速度提高了 2 倍,使用的内存减少70%,关键是准确性没有降低!torch:使用 PyTorch 进行深度学习的基本构建块,它提供了一个强大的张量库,类似于 NumPy,但它具有 GPU 加速的额外
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AI大模型向量数据库机器学习
对于很多人来说,写学术论文确实是一个让很多人感到无从下手的任务。学术写作就像是一场探险,你手中握着的是一张张文献地图,而你的目标是找到一条通往知识宝藏的路径。在这个过程中,你可能会迷失方向,不知道从哪里开始。 是先确定研究问题,还是先阅读大量文献?是先搭建论文框架,还是先收集数据? 这些问题像是一团乱麻,让人摸不着头脑。科研者的科研之路确实是困难重重的, 论文一次次被拒,自己找不到方法,也没人指导
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AI大模型向量数据库数据中台
DeepSeek-R1 模型训练流程代码示例讲解
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AI大模型向量数据库机器学习
摘要引言(1)硬件对齐的推理加速 :将理论计算减少转化为实际速度提升,需要在预填充和解码阶段进行硬件友好的算法设计,以缓解内存访问和硬件调度瓶颈; (2)训练感知的算法设计 :通过可训练的操作符实现端到端计算,以减少训练成本,同时保持模型性能。这些要求对于实际应用实现快速长文本推理或训练至关重要。在考虑这两个方面时,现有方法仍存在明显差距。2.1. 高效推理的幻象阶段限制的稀疏性:例如 H2O(Z
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大模型大模型向量数据库机器学习
高执行力是真的能吃到发文红利!DeepSeek官宣开源,说干就干的科研人已经抓住DeepSeek风口发表SCI了!来自意大利的一个研究团队, 通过De epSeek模型在中科院1区6.5分的Resuscitation期刊上,发表了一篇Letter,投稿1天就接收了!图源:Resuscitation期刊在用deepseek写论文的过程中,如果你也遇到了以下的问题:不知道论文怎么写,选题、写作毫无思路
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AI大模型向量数据库机器学习
马斯克号称【聪明得吓人】的Grok-3来袭,真的是“地表最强”?
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大模型大模型向量数据库机器学习
本文翻译自: https://medium.com/@florian_algo/s1-explained-can-a-50-llm-rival-deepseek-r1-dc4b30c87837一、s1 真的匹配甚至超越 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 吗?图 1: s1-32B 是一个开放且样本高效的推理模型。如图 1 所示,s1 没有超过 o1 甚至 o1-mini。二、那么 s
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大模型大模型向量数据库机器学习
在设计和训练 Kimi k1.5 的过程中,研究团队做了不少创新:长上下文扩展团队把强化学习的上下文窗口扩展到了 128k。简单来说,就是模型在处理信息时能 “看” 到更长的文本内容。而且,他们还使用了部分滚动(partial rollouts)技术,避免从头生成新轨迹的高成本,提升了训练效率。研究发现,上下文长度是强化学习与大语言模型结合发展的关键因素。 2. 改进策略优化研究人员推导出了基于长
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大模型大模型向量数据库云安全
论文题目:《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》论文地址 :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf以下是论文的翻译内容:摘要第一章 引言1.1 贡献后训练:大规模强化学习在
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大模型大模型向量数据库云安全
一、DeepSeek官网 :https://www.deepseek.com/DeepSeek-R1论文链接 :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdfDeepSeek-R1新闻发布 :https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120DeepSeek
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AI大模型向量数据库云存储
中国科学院人才交流开发中心主办“人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实战高级研修班”,旨在通过系统化的培训,使教师掌握最先进的人工智能技术及其应用场景,特别是在科研和教学中的应用。同时,课程还特别强调实际操作能力和创新能力的培养,通过 案例分析和实战演练 ,确保教师能够将所学知识应用于日常工作中,进而推动整个教育体系向更加智能化、个性化的方向发展。2024年成功举办10期,参加培训人员达200
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