检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
当直接与MongoDB的api交互时，您可以进行全文搜索并按结果的分数排序，如下所示:db.someCollection.find({$text:{$search:"somesearchphrase"}},{score:{"$meta":"textScore"}).sort({score:{$meta:"textScore"}})如何将其转化为环回过滤器？我试过了，失败了:{"where":{"$text":{"search":"somesearchphrase"}},"fields":{"score":{"$meta":"textScore"}},"orderby":"scoreAS
9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA能够取得176%的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性，且对网络不稳定表现出高容忍度。目前Megatron-LLaMA已在开源社区上线。开源地址：https://github.com/alibaba/Megatron-LLaMA一、前言大语言模型的卓越表现一
花500刀“调教”的70亿参数模型，打败700亿参数的Llama2！且笔记本就能轻松跑，效果媲美ChatGPT。重点：免费、不要钱。HuggingFaceH4团队打造的开源模型Zephyr-7B，鲨疯了。其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的MistralAI打造的开源大模型Mistral-7B。要知道，Mistral-7B发布不到2周，各种微调版本相继现世，大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。而Zephyr能够在各变种中脱颖而出，关键是团队在Mistral的基础上，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上微调了模型。团队还发现，删除数据集的内置对齐，可以进一步
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在完成https://b
在加载LLaMA模型时遇到到的问题及解决方法。1.问题1解决方法：找到llama模型中的tokenizer_config.json文件，把“tokenizer_class”对应的“LLaMATokenizer”改为“LlamaTokenizer”。2.问题2在解决问题1后，继续运行可能会遇到下面的问题：解决方法：!pipinstalltransformers[sentencepiece]
通用大模型虽好，但通过微调得到一个专属大模型不仅可以提高模型的可操控性、输出格式的可靠性和语气的一致性，还能让用户缩短提示长度，加速API调用，降低成本。本文作者SamL'Huillier对GPT-3.5与LLaMA2的微调进行了基准测试，以验证手动微调的模型能否以较低的成本接近GPT-3.5的性能水平，从而帮助用户在各类任务中选择最佳微调模型。本文作者是微调实践者SamL'Huillier。Sam毕业于伦敦帝国理工学院，曾是Brev.dev的创始工程师，致力于构建GPU云。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://ragntune.com/blog/gpt3.5-
直接在MongoDB上运行以下文本搜索不会产生任何问题:db.getCollection('schools').find({$text:{$search:'somequerystring',$caseSensitive:false,$diacriticSensitive:true}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})然而，当尝试使用nativeNodeJSdriver运行相同的查询时:functiongetSchools(filter){returnnewPromise(function(res
