LabelStudio是一個開源的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，由HumanSignal（原Heartex）推出，主要用于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，幫助用戶對各種類型的數(shù)據(jù)進行標(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，適用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等多種應(yīng)用場景。LabelStudio的特點在于其靈活性、易用性和強大的功能特性，使其成為研究人員和開發(fā)者的首選工具。一、功能特性LabelStudio的主要功能包括...

當(dāng)今時代，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為各行各業(yè)帶來了革命性的變化。在自然語言處理領(lǐng)域，檢索增強生成（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。今天，我要向您推薦的是一個創(chuàng)新的系統(tǒng)——EasyRAG，它不僅易于學(xué)習(xí)、使用，還具備自主擴展的能力。希望能讓您對RAG能更近一步的了解。一、EasyRAG系統(tǒng)概覽EasyRAG是一個開放源代碼的檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)，旨在提供一種簡便的方式來學(xué)習(xí)和使用RAG技術(shù)，...

LabelU是一款開源的多模態(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、語義分割、音頻轉(zhuǎn)錄和視頻標(biāo)注等任務(wù)。它通過靈活多樣的標(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。本文將對GPTX模型訓(xùn)練優(yōu)化的相關(guān)技術(shù)進行詳細的講解，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，這是一種注意力機制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠處理序列到序列的任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要等。Transformer的核心組件是自注意力機制，它能夠捕捉序列中的...

大型語言模型（LLM）在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著的成功，但同時也面臨著模型過大、計算需求過高的問題。為了解決這些問題，模型壓縮技術(shù)應(yīng)運而生，旨在減小模型大小、降低計算復(fù)雜度并提升運行效率。本文將對LLM壓縮技術(shù)進行詳細的分析，包括剪枝、知識蒸餾和量化等關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合實際應(yīng)用案例進行分析。一、剪枝技術(shù)剪枝技術(shù)是通過刪除不必要或冗余的參數(shù)或連接來減小模型大小和復(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。MintplexLabsInc.推出的開源項目AnythingLLM，為個人和企業(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)換為可由大型語言模型（LLM）引用的格式，實現(xiàn)對話式問答和知識管理。一、AnythingLLM的主要功能多用戶支持與權(quán)限管理：支持多用戶同時訪問，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，人機協(xié)同工作模式不斷演進。本文將深入探討嵌入（Embedding）、副駕駛（Copilot）和智能體（Agent）三種模式、未來軟件架構(gòu)范式演進，分析它們?nèi)绾螢椴煌I(lǐng)域的應(yīng)用塑造AI的未來。一、嵌入（embedding）模式用戶通過與AI進行語言交流，使用提示詞來設(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、音樂作品、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值的資訊，成為了自然語言處理領(lǐng)域待解決的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的檢索增強生成（RAG）架構(gòu)，以其獨特的檢索與生成結(jié)合的方式，在一定程度上滿足了這一需求，為信息處理帶來了便捷。然而，隨著應(yīng)用場景的復(fù)雜化，傳統(tǒng)RAG在處理全局性、深層次語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（圖的檢索增強生成）架構(gòu)，它不僅保...

大多數(shù)現(xiàn)有方法僅從檢索語料庫中檢索短的連續(xù)塊，限制了對整個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)級別的樹。在推理時，RAPTOR模型從這棵樹中檢索，整合不同抽象級別的長文檔中的信息。RAPTOR（RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval）比傳統(tǒng)的檢索增強型LM性能與絕對準(zhǔn)確...

在大型語言模型（LLM）時代，檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）系統(tǒng)通過結(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)性能是一個復(fù)雜的過程，涉及到數(shù)據(jù)處理、模型選擇、算法優(yōu)化等多個方面。本文將詳細介紹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，需要對數(shù)據(jù)進行徹底的清理和規(guī)范化，去除噪聲和錯誤信息，確保數(shù)據(jù)...

隨著人工智能技術(shù)的不斷演進，大型語言模型（LLM）的性能優(yōu)化已成為AI領(lǐng)域的熱點問題。OpenAI的技術(shù)專家團隊分享了他們在檢索增強生成（RAG）技術(shù)、提示工程和微調(diào)方面的最佳實踐，為提升模型性能提供了寶貴的經(jīng)驗和策略。一、微調(diào)技術(shù)的最新進展JohnAllard深入介紹了OpenAI在微調(diào)領(lǐng)域的最新進展，包括：函數(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)的微調(diào)：通過特定數(shù)據(jù)集的微調(diào)，優(yōu)化模型對特定函數(shù)調(diào)用的理解。持續(xù)微調(diào)：提供了一種機制，允許模型隨著時間...

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機制、RAG（檢索增強生成）以及Finetuning微調(diào)技術(shù)，揭示它們的特性和應(yīng)用場景。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，它通過模擬自然對話，實現(xiàn)用戶與AI的即時互動。核心特性：即時性：AI模型能夠迅速響應(yīng)用戶輸入，提...

在人工智能領(lǐng)域，尤其是大型語言模型（LLM）的應(yīng)用中，檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）技術(shù)正變得越來越重要。RAG技術(shù)通過結(jié)合檢索和生成能力，為模型提供了豐富的外部知識源，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，它影響著模型對信息的檢索和理解。合...

在自然語言處理（NLP）的廣闊天地中，大型語言模型（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)境中部署和運行這些模型，成為了一個待解決的問題。本文將深入探討七種主流的本地LLM推理框架，評估它們的性能、特性及應(yīng)用場景，為您提供全面的技術(shù)選型參考。一、HuggingFace的transformers是一個Python庫，可以簡化本地運行LLM的過程。技術(shù)特性：提供超過40種模型架構(gòu)，支持150多種...

在高級RAG應(yīng)用中，檢索后處理環(huán)節(jié)至關(guān)重要。Rerank技術(shù)通過重新排序檢索出的文檔塊，確保與用戶問題更相關(guān)的信息排在前面，從而提高語言模型生成答案的質(zhì)量。在這個環(huán)節(jié)中，可以做一些諸如相似度過濾、關(guān)鍵詞過濾、chunk內(nèi)容替換等處理。其中，Rerank（重排序）是一種常見的，也是在RAG應(yīng)用優(yōu)化中很常見的一種技術(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大模型框架進行改進，主要框架包括鏈?zhǔn)剿伎?、思維樹和檢索增強生成。本文將深入學(xué)習(xí)思維樹，探討如何建立解決通用問題的語言模型，并使LLM深思熟慮地解決問題。思維樹是進化版的提示策略，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(ToT)想象一下，你正在駕駛一輛汽車，沒有地圖的情況下如何進入正確的路口，找到最佳的路徑？在這樣的場景下，思維樹就像是一張詳細的道路地圖...

在人工智能的璀璨星河中，大型語言模型（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簡介在AI的世界里，簡單性和靈活性是構(gòu)建強大模型的關(guān)鍵。Ludwig作為一個開源的低代碼框架，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)。讓這一過程變得像搭積木一樣簡單。倉庫地址：??https:...

在探索人工智能的無限可能中，構(gòu)建智能代理（Agents）已成為技術(shù)發(fā)展的新前沿。LangChain的最新擴展——LangGraph以其獨特的技術(shù)架構(gòu)構(gòu)建方式，為AI領(lǐng)域的創(chuàng)造帶來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堅實基礎(chǔ)上的自然延伸。作為一個擴展庫，它與LangChain的現(xiàn)有組件水乳交融，共同繪制了AI發(fā)展的新藍圖工作流程：通過精確定義圖的節(jié)點與邊，LangGraph將復(fù)雜的基于...