AI个人学习
和实操指南

AI知识 第2页

小白也能看懂的大模型微调知识点-首席AI分享圈

小白也能看懂的大模型微调知识点

大模型微调全流程   建议在微调过程中严格按照以上流程执行,避免跳步,否则可能导致无效劳动。比如,如果没有充分构建数据集,最终发现微调模型效果不佳是数据集质量的问题,那么前期的努力将付诸东流,事...

GizAI 集成主流商业化生成式AI工具,不限文本、图像、音频、视频生成工具,这一切完全免费!

GizAI 是一个集成了AI生成、笔记和云存储功能的一站式平台。用户可以通过GizAI生成图像、视频、音频、文本、角色、故事和游戏,并且可以在平台上进行协作笔记和云存储。GizAI 提供了多种AI工具,帮助用户提高生产力和创造力,同时保护用户隐私,不会在未经同意的情况下使用用户数据进行AI训练。 GizAI 由 Giz Inc. 运营,成立于 Stripe Atlas,并获得 Google for Startups Cloud、Microsoft for Startups Founders Hub、AWS Activate 和 Paddle AI LaunchPad 等项目的支持。GizAI 坚信 使用先进的 生成式AI技术 是每个人的权力,提供免费的广告支持计划,允许用户生成、协作和分享内容。

万字长文梳理基于LLM的Text-to-SQL发展进程-首席AI分享圈

万字长文梳理基于LLM的Text-to-SQL发展进程

OlaChat AI数智助手万字长文深度解析,带你了解Text-to-SQL技术的前世今生。 论文:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到SQL)生成准确的SQL是一个长...

Late Chunking×Milvus:如何提高RAG准确率-首席AI分享圈

Late Chunking×Milvus:如何提高RAG准确率

01.背景 在RAG应用开发中,第一步就是对于文档进行chunking(分块),高效的文档分块,可以有效的提高后续的召回内容的准确性。而对于如何高效的分块是个讨论的热点,有诸如固定大小分块,随机大小分块,滑动窗口...

Anthropic总结构建高效智能体简单且有效的方法-首席AI分享圈

Anthropic总结构建高效智能体简单且有效的方法

在过去的一年里,我们与多个行业中构建大语言模型 (LLM) 代理的团队合作。始终发现,最成功的实现并未使用复杂的框架或专用库,而是通过简单、可组合的模式构建完成。 在这篇文章中,我们将分享与客户合作以及自...

多为来自Anthropic的专家关于Prompt Engineering的讨论-首席AI分享圈

多为来自Anthropic的专家关于Prompt Engineering的讨论

AI总结 概述 AI 提示工程 的深入探讨,通过一个圆桌会议的形式,多位来自 Anthropic 的专家从研究、消费和企业等不同角度分享了他们对提示工程的理解和实践经验。 文章详细阐述了提示工程的定义、重要性、以及如...

Scaling Test-Time Compute:向量模型上的思维链-首席AI分享圈

Scaling Test-Time Compute:向量模型上的思维链

自从 OpenAI 发布了 o1 模型后,Scaling Test-Time Compute(扩展推理时计算)就成了 AI 圈子里最火爆的话题之一。简单来说,与其在预训练或后训练阶段疯狂堆算力,不如在推理阶段(也就是大语言模型生成输出的时...

2024年度RAG清单,RAG应用策略100+-首席AI分享圈

2024年度RAG清单,RAG应用策略100+

  回顾2024,大模型日新月异,智能体百家争鸣。作为AI应用的重要组成部分,RAG也是“群雄逐鹿,诸侯并起”。年初ModularRAG持续升温、GraphRAG大放异彩,年中开源工具如火如荼、知识图谱再创新机,年末图表理...

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