LabelStudio是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，由HumanSignal（原Heartex）推出，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，幫助用戶對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和注釋，以生成高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型的標(biāo)注，適用于自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等多種應(yīng)用場(chǎng)景。LabelStudio的特點(diǎn)在于其靈活性、易用性和強(qiáng)大的功能特性，使其成為研究人員和開(kāi)發(fā)者的首選工具。一、功能特性LabelStudio的主要功能包括...

當(dāng)今時(shí)代，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為各行各業(yè)帶來(lái)了革命性的變化。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)因其卓越的性能和廣泛的應(yīng)用前景，正成為研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。今天，我要向您推薦的是一個(gè)創(chuàng)新的系統(tǒng)——EasyRAG，它不僅易于學(xué)習(xí)、使用，還具備自主擴(kuò)展的能力。希望能讓您對(duì)RAG能更近一步的了解。一、EasyRAG系統(tǒng)概覽EasyRAG是一個(gè)開(kāi)放源代碼的檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)，旨在提供一種簡(jiǎn)便的方式來(lái)學(xué)習(xí)和使用RAG技術(shù)，...

LabelU是一款開(kāi)源的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，它支持圖像、視頻和音頻等多種類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注，適用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的數(shù)據(jù)預(yù)處理。LabelU提供了豐富的標(biāo)注功能，包括但不限于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、音頻轉(zhuǎn)錄和視頻標(biāo)注等任務(wù)。它通過(guò)靈活多樣的標(biāo)注工具和直觀的操作界面，大大提升了數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的效率和質(zhì)量。同時(shí)支持本地部署所有數(shù)據(jù)本地化保證了數(shù)據(jù)安全性。在線demo標(biāo)注工具：??https:opendatalab.github.iola...

GPTX模型作為當(dāng)前自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的代表性模型之一，其訓(xùn)練效率和性能一直是研究的重點(diǎn)。本文將對(duì)GPTX模型訓(xùn)練優(yōu)化的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的講解，包括模型架構(gòu)、算法優(yōu)化、模型訓(xùn)練策略、算子優(yōu)化、并行計(jì)算和深度學(xué)習(xí)加速等方面的內(nèi)容。一、模型架構(gòu)GPTX的模型架構(gòu)基于Transformer，這是一種注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠處理序列到序列的任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要等。Transformer的核心組件是自注意力機(jī)制，它能夠捕捉序列中的...

大型語(yǔ)言模型（LLM）在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著的成功，但同時(shí)也面臨著模型過(guò)大、計(jì)算需求過(guò)高的問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，模型壓縮技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在減小模型大小、降低計(jì)算復(fù)雜度并提升運(yùn)行效率。本文將對(duì)LLM壓縮技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析，包括剪枝、知識(shí)蒸餾和量化等關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例進(jìn)行分析。一、剪枝技術(shù)剪枝技術(shù)是通過(guò)刪除不必要或冗余的參數(shù)或連接來(lái)減小模型大小和復(fù)雜度的有效手段。剪枝可以分為非結(jié)構(gòu)化...

在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)日益受到重視的背景下，私有化部署大模型的需求日益增長(zhǎng)。MintplexLabsInc.推出的開(kāi)源項(xiàng)目AnythingLLM，為個(gè)人和企業(yè)提供了一種安全、高效且可定制的解決方案。該工具基于RAG（RetrievalAugmentedGeneration）模型，允許用戶將本地文檔轉(zhuǎn)換為可由大型語(yǔ)言模型（LLM）引用的格式，實(shí)現(xiàn)對(duì)話式問(wèn)答和知識(shí)管理。一、AnythingLLM的主要功能多用戶支持與權(quán)限管理：支持多用戶同時(shí)訪問(wèn)，并可設(shè)置不同權(quán)限。文檔管...

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人機(jī)協(xié)同工作模式不斷演進(jìn)。本文將深入探討嵌入（Embedding）、副駕駛（Copilot）和智能體（Agent）三種模式、未來(lái)軟件架構(gòu)范式演進(jìn)，分析它們?nèi)绾螢椴煌I(lǐng)域的應(yīng)用塑造AI的未來(lái)。一、嵌入（embedding）模式用戶通過(guò)與AI進(jìn)行語(yǔ)言交流，使用提示詞來(lái)設(shè)定目標(biāo)，然后AI協(xié)助用戶完成這些目標(biāo)。例如：普通用戶向生成式AI輸入提示詞創(chuàng)作小說(shuō)、音樂(lè)作品、3D內(nèi)容等。在這種模式下，AI的作用相當(dāng)于執(zhí)行命令...

在數(shù)據(jù)洪流不斷涌來(lái)的今天，如何高效且精準(zhǔn)地從浩瀚的信息海洋中提煉出有價(jià)值的資訊，成為了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（RAG）架構(gòu)，以其獨(dú)特的檢索與生成結(jié)合的方式，在一定程度上滿足了這一需求，為信息處理帶來(lái)了便捷。然而，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜化，傳統(tǒng)RAG在處理全局性、深層次語(yǔ)義信息上的局限性逐漸顯現(xiàn)。正是在這樣的背景下，微軟創(chuàng)新性地推出了GraphRAG（圖的檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)，它不僅保...

大多數(shù)現(xiàn)有方法僅從檢索語(yǔ)料庫(kù)中檢索短的連續(xù)塊，限制了對(duì)整個(gè)文檔上下文的整體理解。RAPTOR（RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval）引入了一種新方法，即遞歸嵌入、聚類和總結(jié)文本塊，從下往上構(gòu)建具有不同總結(jié)級(jí)別的樹(shù)。在推理時(shí)，RAPTOR模型從這棵樹(shù)中檢索，整合不同抽象級(jí)別的長(zhǎng)文檔中的信息。RAPTOR（RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval）比傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)型LM性能與絕對(duì)準(zhǔn)確...

在大型語(yǔ)言模型（LLM）時(shí)代，檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合檢索與生成技術(shù)，顯著提升了LLM的回復(fù)內(nèi)容生成質(zhì)量。然而，優(yōu)化RAG系統(tǒng)性能是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及到數(shù)據(jù)處理、模型選擇、算法優(yōu)化等多個(gè)方面。本文將詳細(xì)介紹10條策略建議，幫助您深度優(yōu)化RAG系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響RAG系統(tǒng)的性能。在預(yù)處理階段，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底的清理和規(guī)范化，去除噪聲和錯(cuò)誤信息，確保數(shù)據(jù)...

隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，大型語(yǔ)言模型（LLM）的性能優(yōu)化已成為AI領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。OpenAI的技術(shù)專家團(tuán)隊(duì)分享了他們?cè)跈z索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)、提示工程和微調(diào)方面的最佳實(shí)踐，為提升模型性能提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和策略。一、微調(diào)技術(shù)的最新進(jìn)展JohnAllard深入介紹了OpenAI在微調(diào)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括：函數(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)的微調(diào)：通過(guò)特定數(shù)據(jù)集的微調(diào)，優(yōu)化模型對(duì)特定函數(shù)調(diào)用的理解。持續(xù)微調(diào)：提供了一種機(jī)制，允許模型隨著時(shí)間...

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型技術(shù)已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的重要分支。本文將深入探討四種關(guān)鍵的大模型技術(shù)架構(gòu)：純粹Prompt提示詞法、Agent+FunctionCalling機(jī)制、RAG（檢索增強(qiáng)生成）以及Finetuning微調(diào)技術(shù)，揭示它們的特性和應(yīng)用場(chǎng)景。一、純粹Prompt提示詞法：構(gòu)建直觀交互模式純粹Prompt提示詞法是AI大模型交互的直接形式，它通過(guò)模擬自然對(duì)話，實(shí)現(xiàn)用戶與AI的即時(shí)互動(dòng)。核心特性：即時(shí)性：AI模型能夠迅速響應(yīng)用戶輸入，提...

在人工智能領(lǐng)域，尤其是大型語(yǔ)言模型（LLM）的應(yīng)用中，檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）技術(shù)正變得越來(lái)越重要。RAG技術(shù)通過(guò)結(jié)合檢索和生成能力，為模型提供了豐富的外部知識(shí)源，從而生成更準(zhǔn)確、更符合上下文的答案。本文將深入探討RAG技術(shù)中的文檔分塊策略，這些策略對(duì)于提高檢索效率和生成質(zhì)量具有決定性作用。一、文檔分塊策略的重要性文檔分塊是RAG技術(shù)中的關(guān)鍵步驟，它影響著模型對(duì)信息的檢索和理解。合...

在自然語(yǔ)言處理（NLP）的廣闊天地中，大型語(yǔ)言模型（LLM）以其卓越的文本處理能力，引領(lǐng)著智能應(yīng)用的新潮流。然而，如何高效、安全地在本地環(huán)境中部署和運(yùn)行這些模型，成為了一個(gè)待解決的問(wèn)題。本文將深入探討七種主流的本地LLM推理框架，評(píng)估它們的性能、特性及應(yīng)用場(chǎng)景，為您提供全面的技術(shù)選型參考。一、HuggingFace的transformers是一個(gè)Python庫(kù)，可以簡(jiǎn)化本地運(yùn)行LLM的過(guò)程。技術(shù)特性：提供超過(guò)40種模型架構(gòu)，支持150多種...

在高級(jí)RAG應(yīng)用中，檢索后處理環(huán)節(jié)至關(guān)重要。Rerank技術(shù)通過(guò)重新排序檢索出的文檔塊，確保與用戶問(wèn)題更相關(guān)的信息排在前面，從而提高語(yǔ)言模型生成答案的質(zhì)量。在這個(gè)環(huán)節(jié)中，可以做一些諸如相似度過(guò)濾、關(guān)鍵詞過(guò)濾、chunk內(nèi)容替換等處理。其中，Rerank（重排序）是一種常見(jiàn)的，也是在RAG應(yīng)用優(yōu)化中很常見(jiàn)的一種技術(shù)處理環(huán)節(jié)。本文介紹了兩種被廣泛認(rèn)可的Rerank模型：CohereRerank模型和bgererankerlarge模型，并提供了使用指南。...

Prompt的技巧策略應(yīng)適應(yīng)LLM大模型框架進(jìn)行改進(jìn)，主要框架包括鏈?zhǔn)剿伎肌⑺季S樹(shù)和檢索增強(qiáng)生成。本文將深入學(xué)習(xí)思維樹(shù)，探討如何建立解決通用問(wèn)題的語(yǔ)言模型，并使LLM深思熟慮地解決問(wèn)題。思維樹(shù)是進(jìn)化版的提示策略，引入復(fù)雜思維結(jié)構(gòu)，以引導(dǎo)模型生成準(zhǔn)確、連貫的輸出。一、何為思維樹(shù)(ToT)想象一下，你正在駕駛一輛汽車，沒(méi)有地圖的情況下如何進(jìn)入正確的路口，找到最佳的路徑？在這樣的場(chǎng)景下，思維樹(shù)就像是一張?jiān)敿?xì)的道路地圖...

在人工智能的璀璨星河中，大型語(yǔ)言模型（LLMs）猶如引領(lǐng)方向的燈塔。但要讓這些燈塔照亮特定領(lǐng)域，微調(diào)技術(shù)成為了關(guān)鍵。今天，我們將深入探索Ludwig框架微調(diào)與預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，它們正以革新的方式，重塑AI模型微調(diào)的領(lǐng)域。一、Ludwig簡(jiǎn)介在AI的世界里，簡(jiǎn)單性和靈活性是構(gòu)建強(qiáng)大模型的關(guān)鍵。Ludwig作為一個(gè)開(kāi)源的低代碼框架，用于構(gòu)建自定義AI模型，如LLM和其他深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。讓這一過(guò)程變得像搭積木一樣簡(jiǎn)單。倉(cāng)庫(kù)地址：??https:...

在探索人工智能的無(wú)限可能中，構(gòu)建智能代理（Agents）已成為技術(shù)發(fā)展的新前沿。LangChain的最新擴(kuò)展——LangGraph以其獨(dú)特的技術(shù)架構(gòu)構(gòu)建方式，為AI領(lǐng)域的創(chuàng)造帶來(lái)了前所未有的靈活性和控制力。一、LangGraph的架構(gòu)之美LangGraph的誕生，不是偶然，它是在LangChain堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)上的自然延伸。作為一個(gè)擴(kuò)展庫(kù)，它與LangChain的現(xiàn)有組件水乳交融，共同繪制了AI發(fā)展的新藍(lán)圖工作流程：通過(guò)精確定義圖的節(jié)點(diǎn)與邊，LangGraph將復(fù)雜的基于...