LLM应用实战：当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
模块化重构LLaVA，替换组件只需添加1-2个文件，开源TinyLLaVA Factory来了
【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)
入门生成式语言模型（Generative Language Models）
入门生成式语言模型涉及理解基本概念、学习NLP基础知识、掌握相关工具和框架、训练与评估模型、实践项目和案例，以及持续学习。关键步骤包括预训练、微调（如SFT、LoRA、Prefix Tuning）、模型选择（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）和优化部署（量化、剪枝）。训练策略包括Pretrain、SFT、LoRA等，模型如Qwen、GPT-3、OPT等，评估数据集有SuperGLUE、CLUEbenchmark等。此外，有专门的加速和分布式框架如DeepSpeed、Megatron、FairScale等，以及部署工具vLLM、TensorRT-LLM。
RAG中用户问答的答案是大模型产生的吗？
RAG中，答案是大模型产生的，还是向量检索产生的？RAG是一种结合了大模型生成和向量检索的自然语言处理技术。它通过大模型生成答案的主体部分，并利用向量检索从知识库中获取相关的参考文本片段。这种结合使得RAG能够生成更丰富、更准确的答案。然而，随着技术的发展和应用场景的不断扩大，我们还需要进一步研究和解决RAG面临的一些挑战和问题。
新王Claude3实测！各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用
随着Claude 3（支持中文）一夜登陆，榜单性能跑分全面超越GPT-4，成为首个全面超越GPT-4的产品，也坐上了全球最强大模型新王座。实测对比了一波，全球热乎的一手体验，悉数奉上。
阿里云向量检索服务体验评测
阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，不断推出各种创新的产品来满足用户的需求。近期，阿里云推出的向量检索服务引起了广泛关注。我作为一个长期关注云计算和人工智能领域的用户，也决定亲自体验一下这款产品，并在此分享我的评测感受。
智能编程的未来：通义灵码全功能评测
本文全面评测了通义灵码，一款智能代码撰写助手。从便捷的安装体验到高效的代码续写能力，通义灵码表现出色。它不仅能生成和解释代码，还能自动撰写单元测试，有效解答编程问题，并提供准确的错误分析。这些功能共同提升了编程效率，尤其对于新手和经验丰富的开发者都是极大的帮助，使其成为值得尝试的工具。
大型机器学习模型：技术深度与广度的探讨
大型机器学习模型的技术深度和广度令人惊叹。这些模型， 如Google的Transformer模型，BERT模型，以及OpenAI的GPT-4模型，已经改变了我们理解和处理自然语言的方式，同时也在图像识别，语音识别等领域取得了显著的成果。本文将深入探讨大型机器学习模型的关键技术。
通义千问---计算巢专属部署上线啦
继海外开源大模型体系推出并实现商用化后，8月3日，阿里云宣布其自研的大模型通义千问正式开源，成为首个宣布大模型开源的大型中国互联网科技公司。具体来看，通义千问70亿参数的通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，均上架在AI模型社区魔搭ModelScope，开源、免费、可商用。8.8日，计算巢上线通义千问专属部署方案，3分钟完成一键部署体验方案实践登录阿里云计算巢控制台，进入Sta
