LLM

本次大赛，得到了各行各业开发者的积极参与，他们充分发挥创意和技术能力，提交了大量的优秀作品，带来了更多创新和实用的解决方案，很好地推动大语言模型技术的发展和应用。经过大会评审团的最终评审，现将本次大赛的获奖名单公布。

虽然 RAG 是一个强大的模型，可以加强 AI 环境，但 LLM 和向量数据库领域的不断进步表明实时 AI 环境仍处于起步阶段：未来充满了可能性。

在 LLM 的世界里，每个 token 都有一个独一无二的数字身份证。而 Tokenizer，就是文本和 token 之间的 “翻译官”，将人类的语言转化为 LLM 能理解的编码，也将 LLM 的思维解码为人类的文字。

本教程将介绍Groq LPU推理引擎以及如何在笔记本电脑上使用API和Jan AI本地访问它。本文还将把它整合到VSCode中，以帮助我们生成代码、重构代码、记入文档并生成测试单元。本文将免费创建我们自己的人工智能编程助手。

AI2推理挑战（ARC）基准是一个多选QA数据集，包含从3年级到9年级科学考试的问题。它分为简单和挑战两部分，后者包含需要进一步推理的更复杂部分。论文在挑战部分测试论文的模型。

本文将按照论文《LoRA：大型语言模型的低阶适配》中提出的方法详细介绍如何使用LoRA技术对大型语言模型进行微调。

无数企业正在尝试使用检索增强生成（RAG），但在制作这些系统达到生产质量时普遍会感到失望。因为他们的RAG不仅运行效果差，而且对于如何改进和如何进行后续的工作也感到十分的迷茫。

本文展示了如何通过一条提示词，让GPT Researcher 生成对应的研究报告。这展示了GPT Researcher 在自动化研究领域的巨大潜力，为未来的研究工作提供了新的思路和方法。

为了存储知识图谱数据，首先需要搭建一个 Neo4j 实例。最简单的方法是在 Neo4j Aura 上启动一个免费实例，它提供了 Neo4j 数据库的云版本。当然，也可以通过docker本地启动一个，然后将图谱数据导入到Neo4j 数据库中。

在业务环境中使用 LLM 不再是一种选择；它对于保持领先地位至关重要。这意味着组织必须制定措施来确保模型安全和数据隐私。

本文将完整细致地介绍如何使用RAG技术与LangChain、Chainlit Copilot组件以及Literal AI可观测性特征联合开发一款语义论文搜索引擎程序。

在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM，是否使用英语作为内部语言？对此，来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。

LLM有记忆能力吗？有，也没有。虽然ChatGPT聊天时好像可以记住你之前说的话，但实际上，模型在推理时记不住任何内容，而且它们在训练时的记忆方式也不像我们想象的那么简单。

即使LLM开发者尽了最大努力，防止测试集渗透到训练集中（以及答案被记住）也是困难的。当然，你可以尽力过滤掉完全匹配的项。你也可以过滤掉近似匹配的项，比如使用n-gram重叠等。但是你如何过滤掉合成数据重写，或者有关数据的相关在线讨论呢？

嵌入模型已经成为大型语言模型（LLM）应用的重要组成部分，可以实现检测文本相似度、信息检索和聚类等任务。然而，与生成任务中使用的架构不同，嵌入模型主要基于Transformer架构。