AI
浅入浅出 Rerank 模型
随着 Transformer 架构的流行,目前很多 Embedding 和 Rerank 模型都逐渐基于这个架构。借此机会梳理一下研究的过程和历史,盘点一下目前几个知名的 Rerank 模型的组织和公司所采用的架构。最后回归正题浅谈目前 RAG 场景到底要不要用 Rerank。
读书笔记《大语言模型》
本文是《大语言模型》的阅读笔记,详细介绍了大语言模型的发展历程、训练优化方法、数据处理技术、解码策略、模型量化、模型压缩、提示学习、评测指标和方法,以及知识图谱在大语言模型中的应用,特别关注了扩展法则、涌现能力、人类对齐和多智能体系统等关键概念和技术。
TiDB Vector + Dify 快速构建 AI Agent
本文介绍了如何使用 Dify 和 TiDB Vector 快速构建 AI Agent,包括前期准备、部署 Dify、配置知识库和创建 Agent 的详细步骤,以及源码分析和表结构设计。文章提供了 Dify 接入 TiDB Vector 后的表结构设计和 SQL 查询语句,帮助开发者更好地理解和使用这一集成方案。
基于 LLM 推动游戏叙事
本文介绍了论文《Player-Driven Emergence in LLM-Driven Game Narrative》,探讨了如何利用 GPT-4 在游戏中实现更灵活和丰富的对话和叙事结构,并发现玩家创造了新的叙事节点,这被称为叙事的涌现。
读书笔记《大规模语言模型:从理论到实践》
本文是《大规模模型语言》一书的笔记。详细探讨了语言模型的发展历程、基本概念和概率分布建模方法,随后重点讨论了大模型的发展历程和构建流程。文章也详细描述了Transformer模型、GPT和LLaMA模型的特点和优化方法。此外,文章还介绍了分布式训练技术、并行策略、强化学习的基本概念和应用,以及语言模型的评估指标和方法。