一、RAG介绍 如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。 假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？ 这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而
从Llama、Llama2到Mixtral8x7B，开源模型的性能记录一直在被刷新。由于Mistral8x7B在大多数基准测试中都优于Llama270B和GPT-3.5，因此它也被认为是一种「非常接近GPT-4」的开源选项。在前段时间的一篇论文中，该模型背后的公司MistralAI公布了Mixtral8x7B的一些技术细节，并推出了Mixtral8x7B–Instruct聊天模型。该模型性能在人类评估基准上明显超过了GPT-3.5Turbo、Claude-2.1、GeminiPro和Llama270B聊天模型。在BBQ和BOLD等基准中，Mixtral-Instruct也显示出更少的偏见。但最
我正在编写一个应用程序，其中包含一个MainViewController中的3个viewController。其中之一通过Storyboard控制并显示广告。另外两个viewController正在显示信息。根据按下的菜单按钮和要显示的viewController，应用程序确定要更改的viewController。到目前为止，除了选择了ANYtextField之外，一切都运行良好。这会导致显示错误。实例是包含textField的viewController，也是报错中命名的UIViewController。此外，该实例不是零。我在以下位置放置了一个断点:textFieldShouldB
文章目录谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！MixtralMoE8x7B！！！前言重磅！MixtralMoE8x7B！！！Mixtral是啥模型介绍模型结构长啥样？表现如何？可以白嫖吗？哪里可以获取？谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！MixtralMoE8x7B！！！话放这里，我敢说MixtralMoE8x7B！！！将会是MoE技术路线上的基座模型！！！前言由Transformer衍生的大模型，主要有三条技术路线。**1、Encoder-Only：**以google的BERT为代表。**2、Encoder-Decoder：**以Meta的BART、清华大学的GLM、谷歌的T5、为代表
🦉AI新闻🚀微软CEO纳德拉当选2023年度CEO，AI大模型崛起成重要趋势摘要：2023年被认为是AI大模型崛起之年，微软CEO纳德拉凭借对AI的投资和领导力当选2023年度CEO。纳德拉将AI技术融入微软的产品和服务中，并成功商业化了ChatGPT等AI工具。在面对危机时，纳德拉展现出快速、冷静和深思熟虑的能力，使微软重新崛起为技术创新者。纳德拉表示，2023年是AI年，我们看到了创新在产品制造、部署和生产力方面的真正提升。此次评选根据影响力、公众兴趣、新颖性和重要性等元素给予总分，纳德拉获得满分100分。🚀杭州网警破获重大勒索病毒案件，犯罪团伙借助AI进行程序优化摘要：杭州上城区网警近日
🦉AI新闻🚀开源MoE大模型震惊开源社区摘要：上周末，Mistral开源了一款震惊开源社区的MoE大模型。MoE是一种神经网络架构设计，能够提升大语言模型的性能。通过使用MoE，每个输入token都可以动态路由到专家子模型进行处理，实现更高效的计算和更好的结果。MoE的关键组件包括专家和路由器，专家可以专门处理不同任务或数据的不同部分，而路由器用于确定将哪些输入token分配给哪些专家。MoE在Transformer等大语言模型中发挥重要作用，能够添加可学习参数、利用稀疏矩阵高效计算以及并行计算专家层等。Mistral的7B×8E的开源模型性能已经接近GPT-4，对开源社区产生了巨大影响。🚀大
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)(github.com)https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/mainA.解决问题推荐两个查询网址，在issue中查询：Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)和Issues·bai
前言23年12月8日，MistralAI在X平台甩出一条磁力链接(当然，后来很多人打开一看，发现是接近87GB的种子)看上去，Mixtral8x7B的架构此前传闻的GPT-4架构非常相似(很像传闻中GPT-4的同款方案)，但是「缩小版」： 8个专家总数，而不是16名(减少一半) 每个专家为7B参数，而不是166B(减少24倍)42B总参数（估计）而不是1.8T(减少42倍)与原始GPT-4相同的32K上下文在发布后24小时内，已经有开发者做出了在线体验网站：https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlenOpenAI团队一直对GPT-4的
谷歌最近发布的Gemini掀起了不小的波澜。毕竟，大语言模型领域几乎是OpenAI的GPT一家独大的局面。不过作为吃瓜群众，当然希望科技公司都卷起来，大模型都打起来！所以，作为科技巨无霸谷歌的亲儿子，Gemini自然承受了很高的期待。虽然Gemini发布之后发生了一些奇奇怪怪的事情吧，什么视频造假啦，认为自己是文心一言啦。不过问题不大，咱们不看广告看疗效。最近在CMU，研究人员进行了一组公正、深入和可重复的实验测试，重点比较了Gemini和GPT在各项任务中的优劣，另外还加入了开源的竞争对手Mixtral。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.11444代码地址：ht
引言MistralAI，一家法国的初创企业，近期在AI界引发了轰动，刚刚发布了全球首个基于MoE（MixtureofExperts，混合专家）技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。这一里程碑事件标志着AI技术的一个重要突破，尤其是在模型结构和效率上的创新，让它在业界赢得了“超越GPT-4”的评价。huggingface模型下载：https://huggingface.co/DiscoResearch/DiscoLM-mixtral-8x7b-v2AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/DiscoResearchMistral-8x7
