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PyTorch的10个基本张量操作

本文将介绍一些Pytorch的基本张量操作。

使用Mamba和Qdrant数据库实现RAG的代码示例

我们今天来研究一下RAG、Mamba和Qdrant的协同工作,它们的有效组合保证了效率和可扩展性。

12个RAG常见痛点及解决方案

这里使用“痛点”而不是“失败点”,主要是因为我们总结的问题都有相应的建议解决方案。

10个Pandas的高级技巧

pandas是一个非常庞大的库,有许多尚未探索的实用方法。本文介绍的10各高级技巧可以帮你更有效地处理各种数据

UniMS-RAG:用于个性化对话的统一多源RAG框架

UniMS-RAG统一了计划、检索和阅读任务的训练过程,并将它们集成到一个综合框架中。

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法

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这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状,推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看

使用核模型高斯过程(KMGPs)进行数据建模

核模型高斯过程是机器学习和统计学中对传统高斯过程的一种扩展。要理解kmgp,首先掌握高斯过程的基础知识,然后了解核模型是如何发挥作用的。

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针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?

作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。

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RAG中的3个高级检索技巧

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使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练

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