从CLIP到GPT-4V：多模态RAG背后的技术架构全揭秘
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。 多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是在传统文本 RAG 基础上整合视觉、听觉等多种信息源，从而提供更丰富、准确且上下文相关的回答。这一技术极大地拓展了人工智能系统的应用范围与实用性，使其能够处理和理解图像、音频、视频等多类型数据，而不再局限于文本。今天我将深度解析多模态RAG的实践路径及其工作原理，希望对你们有所帮.....
小钢炮进化，MiniCPM 3.0 开源！4B参数超GPT3.5性能，无限长文本，超强RAG三件套！模型推理、微调实战来啦！
旗舰端侧模型面壁「小钢炮」系列进化为全新 MiniCPM 3.0 基座模型，再次以小博大，以 4B 参数，带来超越 GPT-3.5 的性能。并且，量化后仅 2GB 内存，端侧友好。 小编敲黑板，本次发布重点： 无限长文本，榜单性能强，超长文本也不崩； 性能比肩 GPT-4o 的端侧强大 Function Calling； 超强 RAG 三件套，中文...
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
也就是说，我们现在可以使用GPT-4生成训练数据，然后用更便宜的API（gpt-3.5 turbo）来进行微调，从而获得更准确的模型，并且更便宜。所以在本文中，我们将使用NVIDIA的2022年SEC 10-K文件来仔细研究LlamaIndex中的这个新功能。并且将比较gpt-3.5 turbo和其他模型的性能。 RAG vs 微调 微调到底是什么?它和RAG有什么不同?什么时候应该使用RA...
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