2024年6月26日 · 378 字 · 2 分钟
在当今信息爆炸的时代，我们每天都在生成和消费海量的数据。对于依赖大量最新数据进行决策的领域，如金融分析、市场研究或实时新闻报道，传统的机器学习模型可能难以满足需求，因为它们通常在训练后便固定下来，难以适应快速变化的信息环境。近年来，Retrieval-Augmented Generation（RAG）模型因其结合了检索和生成的能力而受到关注。然而，RAG模型也面临着时效性问题。本文将探讨如何通过互联网检索和大型语言模型（LLM）来优化RAG模型的时效性。
2024年5月15日 · 372 字 · 2 分钟
上周，有传言表示OpenAI即将发布AI加持的搜索引擎来增强聊天机器人的功能并开拓新市场，不过Altman否认了该传言，并提到“不是GPT-5，也不是搜索引擎，但我们一直在努力开发我们认为人们会喜欢的东西！”
5月13日，ChatGPT团队官宣了最新旗舰大模型GPT-4o，可以实时对音频、视频和文本进行处理，完全免费，果然是人们会喜欢的东西！
2024年4月30日 · 17 字 · 1 分钟
最近发现了一个宝藏网站，今天跟大家分享下如何白嫖GPT4，是真正的白嫖！完全免费，没有使用次数限制，而不是ChatGPT官网的每小时最多发送多少条消息。 本质是利用字节跳动开发的AI Agent平台Coze。本文使用coze.com作为演示如何白嫖GPT4.0。 使用教程 打开网页coze.com，点击Get Started登录或注册。
2024年4月28日 · 451 字 · 3 分钟
LLM存在时效性和幻觉问题，在 如何用解决大模型时效性和准确性问题？RAG技术核心原理 一文中我介绍了RAG的核心原理，本文将分享如何基于llama3和langchain搭建本地私有知识库。
2024年4月25日 · 20 字 · 1 分钟
当谈到代码自动补全和辅助编程工具时，GitHub Copilot是一个备受推崇的选择。然而，有时我们可能希望在本地环境中构建一个类似的解决方案，以便更好地控制数据和隐私，更重要的是Llama3是免费，而Github Copilot是收费的。本文将分享如何基于Llama3这个强大的开源项目，搭建自己的本地Copilot。
2024年4月24日 · 37 字 · 1 分钟
在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的挑战。对于人们来说，从这些数据中检索到有用的信息变得越来越困难。为了解决这一问题，研究人员提出了一种新颖的技术，即RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。
RAG结合了检索和生成的方法，使得从大规模数据中提取信息变得更加高效和准确。
本文将介绍RAG的定义、工作原理以及它所解决的问题。
2024年4月20日 · 193 字 · 1 分钟
4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。经过笔者的个人体验，Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！ 本文和大家分享一下如何在个人电脑上部署Llama3，拥有你自己的GPT-3.5+! 很多读者担心本地部署时个人电脑的硬件配置不够，实际上这种担心是多余的，笔者使用的是MacBook M2 Pro (2023款), 主要硬件配置如下：
2024年4月19日 · 111 字 · 1 分钟
4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。此版本具有经过预训练和指令微调的语言模型，具有 8B(80亿) 和 70B(700亿) 参数，可以支持广泛的用例。 Llama3在各种行业基准上展示了最先进的性能，并提供了新功能，包括改进的推理能力。
2024年4月18日 · 178 字 · 1 分钟
Question https://leetcode.cn/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/description/?favorite=2cktkvj 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。
