Conhecimento de IA Página 5

I. Os LLMs já são altamente capazes, então por que eles precisam de RAG (Retrieval Augmented Generation)? Embora os LLMs tenham demonstrado recursos significativos, os seguintes desafios ainda merecem atenção: Problema da ilusão: os LLMs usam uma abordagem probabilística com base estatística para gerar texto palavra por palavra, um mecanismo que inerentemente leva à possibilidade de...

A o3 está aqui para compartilhar algumas percepções pessoais. O progresso na Lei de Escala de Tempo de Teste tem sido muito mais rápido do que pensávamos. Mas eu gostaria de dizer que o caminho é, na verdade, um pouco complicado - é a maneira da OpenAI de salvar o país da curva em sua busca pela AGI. Aprendizado por reforço e pensamento de atalho para ...

A incorporação de vetores está no centro dos atuais aplicativos RAG (Retrieval Augmented Generation). Eles capturam informações semânticas sobre objetos de dados (por exemplo, texto, imagens etc.) e as representam como matrizes de números. Nos aplicativos atuais de IA generativa, essas incorporações de vetores geralmente são geradas por modelos de incorporação. Como se inscrever no RAG ...

Prefácio Nos últimos dois anos, a tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG, Geração Aumentada por Recuperação) tornou-se gradualmente um componente essencial das inteligências aprimoradas. Ao combinar os recursos duplos de recuperação e geração, a RAG é capaz de trazer conhecimento externo, proporcionando assim mais aplicações de modelos grandes em cenários complexos...

Agent A tradução mais comum que vi até agora é "corpo inteligente", mas a tradução direta é "agente". Qual deveria ser a tradução de Agentic? Acho que o termo "agentic" é mais apropriado. Portanto, para não confundir os leitores, usarei diretamente o inglês neste artigo. Com o desenvolvimento do LLM, a capacidade da IA...

Para que um modelo de IA seja útil em um cenário específico, ele geralmente precisa ter acesso ao conhecimento prévio. Por exemplo, um chatbot de suporte ao cliente precisa entender o negócio específico que atende, enquanto um bot de análise jurídica precisa ter acesso a um grande número de casos anteriores. Os desenvolvedores costumam usar o Retrieval-Augmente...

Processo completo de ajuste fino de modelos grandes Recomenda-se seguir rigorosamente o processo acima durante o ajuste fino e evitar pular etapas, o que pode levar a um trabalho ineficaz. Por exemplo, se o conjunto de dados não for totalmente construído e, no final, for constatado que o efeito ruim do modelo ajustado é um problema de qualidade do conjunto de dados, os esforços preliminares serão desperdiçados e a questão...

OlaChat AI Digital Intelligence Assistant Uma análise aprofundada de 10.000 palavras para mostrar a você o passado e o presente da tecnologia Text-to-SQL. Tese: Interfaces de banco de dados de próxima geração: uma pesquisa de texto para SQL baseada em LLM Gerar SQL preciso a partir de problemas de linguagem natural (texto para SQL) é uma...

01.Histórico No desenvolvimento de aplicativos RAG, a primeira etapa é dividir o documento em partes. A divisão eficiente de documentos em partes pode melhorar efetivamente a precisão do conteúdo recuperado subsequentemente. A fragmentação eficiente de documentos pode melhorar a precisão do conteúdo recuperado subsequente. Como fragmentar com eficiência é um tema muito discutido, como a fragmentação de tamanho fixo, a fragmentação de tamanho aleatório, a janela deslizante...

No ano passado, trabalhamos com equipes que criaram agentes LLM (Large Language Model) em vários setores. De forma consistente, descobrimos que as implementações mais bem-sucedidas não usaram estruturas complexas ou bibliotecas especializadas, mas foram construídas por meio de padrões simples e compostáveis. Nesta postagem, compartilharemos o que aprendemos ao trabalhar com nossos clientes e também com nossas próprias...

Resumo da IA Visão geral Uma análise aprofundada da engenharia de dicas de IA, com um formato de mesa redonda em que vários especialistas da Anthropic compartilham seu entendimento e experiência prática de engenharia de dicas a partir de uma variedade de perspectivas, incluindo pesquisa, consumidor e empresa. O artigo detalha a definição de engenharia de dicas, sua importância e como...

O dimensionamento da computação em tempo de teste tornou-se um dos tópicos mais quentes nos círculos de IA desde que a OpenAI lançou o modelo o1. Simplificando, em vez de acumular poder computacional na fase de pré-treinamento ou pós-treinamento, é melhor fazê-lo na fase de inferência (ou seja, quando o modelo de linguagem grande gera a saída)...

  Olhando para 2024, os grandes modelos estão mudando a cada dia, e centenas de corpos inteligentes estão competindo. Como uma parte importante dos aplicativos de IA, o RAG também é um "grupo de heróis e vassalos". No início do ano, o ModularRAG continuou a esquentar, o GraphRAG brilhou, no meio do ano as ferramentas de código aberto estavam em pleno andamento, o gráfico de conhecimento criou uma nova oportunidade, no final do ano, o raciocínio gráfico ...

Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da IA generativa (GAI) e dos modelos de linguagem ampla (LLM), seus problemas de segurança e confiabilidade atraíram muita atenção. Um estudo recente descobriu um método de ataque simples, mas eficiente, chamado Best-of-N jailbreak (BoN, abreviado). Ao inserir ...

O modelo de vetor de texto longo é capaz de codificar dez páginas de texto em um único vetor, o que parece poderoso, mas será que é realmente prático? Muitas pessoas pensam... Não necessariamente. É possível usá-lo diretamente? Ele deve ser dividido em pedaços? Como fazer a divisão mais eficiente? Neste artigo, vamos levá-lo a uma discussão aprofundada sobre diferentes estratégias de fragmentação para modelos de vetores de texto longo, analisando os prós e os contras...

  I. A causa principal do teste de prompts: o LLM é altamente sensível a prompts, e mudanças sutis no texto podem levar a resultados significativamente diferentes Prompts não testados podem produzir: informações factualmente incorretas respostas irrelevantes custos desnecessários de API desperdiçados II. Otimização sistemática de prompts...

Visão geral Este guia o orientará na criação de um sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) simples usando Python puro. Usaremos um modelo de incorporação e um modelo de linguagem grande (LLM) para recuperar documentos relevantes e gerar respostas com base nas consultas do usuário. https://github.com/adithya-s-k/A...

Introdução A geração aprimorada por recuperação (RAG) é uma técnica avançada que combina os benefícios de grandes modelos de linguagem com a capacidade de recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento. Essa abordagem melhora a qualidade e a precisão das respostas geradas, baseando-as em informações recuperadas específicas.a Este notebook tem como objetivo ...