中国信通院联合淘天集团发布全球首个中文安全领域事实性基准评测
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。探讨如何评估和提升这些模型在复杂的法律、政策和伦理领域的安全性,成为了学术界和工业界亟待解决的重要议题。
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。探讨如何评估和提升这些模型在复杂的法律、政策和伦理领域的安全性,成为了学术界和工业界亟待解决的重要议题。
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。探讨如何评估和提升这些模型在复杂的法律、政策和伦理领域的安全性,成为了学术界和工业界亟待解决的重要议题。
当大模型从实验室走向工厂车间、企业办公楼、教育课堂、金融后台、数据中心机房的那一刻,它需要的不止是语言理解与生成能力,还需要“读懂”企业内部海量而更新频繁的数据资源。
12月17日,一家名叫Databricks的美国科技公司,宣布成功融资100亿美元,公司的估值也因此达到620亿美元。
近两年,检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)技术正在成为提升大模型性能的关键工具。RAG技术通过引入外部知识,结合检索与生成的双重能力,为大模型在复杂场景中的应用提供了更多可能性。无论是文档解析的质量、上下文信息
一个是用在医疗领域进行病理分析,叫做Path-RAG,有分而治之的思想;另一个是V-RAG多模态多文档问答集成多编码器投票和重排机制;不是太创新的工作,但是其中的流程思路,还是有工程指引的。
在日新月异的生成式AI领域,几个核心的专业术语不仅频繁出现在讨论、报告和会议中,更是技术发展的关键驱动力。它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine
面对大量不断迭代的新知识,大模型必须“终身学习”才能满足实际应用的需求。RAG(Retrieval-augmented Generation,检索增强生成)让生成式大模型能够利用外部的知识源来增强生成能力,提高生成质量和可靠性。但企业构建知识检索系统并非易事,
导读在大型语言模型(LLM)引领的革命浪潮中,搜索与大模型的紧密结合已成为推动知识进步的关键要素。作为开源搜索引擎排名第一的 Elasticsearch(ES),结合沉淀多年的文本搜索能力和强大的向量检索能力实现混合搜索,使搜索变得更准、更全、更智能。腾讯云
另一个是还是回归到RAG上,最近同名的RAG框架很多,例如fastRAG(https://github.com/IntelLabs/fastRAG.git,朴素rag的一个模块化)和FastRAG(https://arxiv.org/html/2411.137
Byzer-SQL 作者、Kyligence 技术合伙人祝海林,今年 3 月又开源了一个新项目 Auto-Coder 。它是一个 AI 驱动交互式编码助手,支持命令行和 VSCode 插件。
先说一个有趣的事儿,预测阶段思考长度的scaling law最近越来越成为大家所关注的对象,https://mp.weixin.qq.com/s/e1YnTxZlzFvjcmrLLTA8fw,模型在数学竞赛上的得分与测试所允许思考的长度紧密相关。红色实线展示了
RAG,可以说是大模型时代最成功的落地模式之一,通过检索-生成的方式,极大的拓展了大模型的应用边界, 但是,RAG 在落地实践上却没有那么简单。相信做过 RAG 系统的小伙伴都碰到过如下的问题:
历经4个月的时间,从初赛赛道第1,复赛赛道第2,到最后决赛获得季军,这一路我们团队收获了很多实践经验,也结识了不少业界的RAG研究者,受益匪浅。应组委会邀请,本文介绍一下我们EasyRAG方案的亮点和实验结果,欢迎感兴趣的朋友批评指正!
关于产业进展,代码辅助工具,PearAI ,https://trypear.ai/,提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能,还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具,这其实加剧了如cursor等同质产品的竞
这周,老刘说NLP社区顺利完成第34讲OpenSPG-KAG框架与垂域应用》和第35讲《2024ccks开放知识图谱问答获奖方案分享》,两个分享都是围绕知识图谱与大模型结合,很精彩,也很多收获。
最近在想,很有趣的是,大家做了那么多,没有一个完美方案,总结的来说:监督微调计算成本高且容易过拟合;上下文学习(ICL)依赖于手工模板,效率低且难以处理长上下文;检索增强生成(RAG)依赖于检索文档的质量和相关性,计算成本高;知识图谱(KG)方法需要大量手动构
向量检索技术正在成为RAG智能问答的“隐形功臣”,让很多企业/专业领域繁复庞大的知识库真正“活起来”,而作为产品经理,理解他的“有效”和“有限性”,能真正地将这个检索技术为产品所用。
昨天,我们回顾了多模态RAG的一些理论方法,分为两类,一种是解析式文档多模态RAG(将一个文档切分为页面,然后再用版式识别的方式对文档进行各种模态元素进行分割、解析、提取,然后再嵌入、检索);另一种是DocVQA式文档多模态RAG(将文档切分为页面图像,不再细
通常,我们在调研一个工作时,最快的方式就是找一遍综述,如对于多模态RAG而言,对应的综述有: 《Retrieving multimodal information for augmented generation: A survey》(https://arxi