使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型，在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型，有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型，进一步提升企业级RAG效果，本文向您介绍使用步骤。
首个可保留情感的音频LLM！Meta重磅开源7B-Spirit LM，一网打尽音频+文本多模态任务
在大型语言模型（LLM）的迅猛发展中，文本领域已然取得了令人瞩目的成就。然而，音频领域的研究却稍显滞后。为了填补这一空白，Meta AI 研究团队近日提出了一种名为 SpiRit-LM 的新型多模态语言模型，该模型能够自如地处理文本和音频，并在音频理解和生成方面展现出卓越的能力。 SpiRit-LM...
MILS：无需对LLM进行额外训练就能处理多模态任务，Meta AI提出零样本生成多模态描述方法
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 MILS 概述：MILS 是 Meta AI 提出的零样本生成高质量多模态描述方法，通过多步推理和迭代优化，实现无需额外训练的多模态任务处理。 主要功能：支...
多模态RAG：打造图文互动的智能问答与电商导购助手
OpenSearch LLM智能问答版集成了数据解析、处理、切片、向量化、文本&向量检索、多模态LLM等模型和功能，支持构建一站式的多模态RAG系统。OpenSearch平台不仅能够处理传统的文本内容，还能有效处理图片和视频等多媒体信息，显著提升了信息检索和服务的质量。本文将为您介绍如何使用OpenSearch LLM智能问答版快速搭建多模态RAG系统。
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ： 点击模型右侧 ...
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等 自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM.....
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
什么是RAG 在人工智能领域，检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言模型(Large Language Models)的能力。从本质上讲，RAG通过允许模型从外部源动态检索实时信息来增强AI响应的特异性。 该体系结构将生成能力与动态检索过程无缝结合，使人工智能能够适应不同领域中不断变化的信息。与微调和再训练不同...
赋予LLM视觉理解能力，360人工智能研究院开源中文多模态对话模型SEEChat（1）
作者：冷大炜，360 人工智能研究院刚刚过去的 22 年被媒体誉为 “AIGC 元年”，这一年中 AI 绘画和 chatGPT 相继引爆了全球科技界，成为人工智能领域的两大里程碑事件，特别是 chatGPT 的推出，又重新点燃了人们对通用人工智能 AGI 的新一轮期待，chatGPT 所表现出来的前所未有的逻辑能力和推理能力，让众多 AI 领域的专家和研究人员不禁为之赞叹。与此同时，更多的企业和....
赋予LLM视觉理解能力，360人工智能研究院开源中文多模态对话模型SEEChat（2）
SEEChat v1.0 的训练分为两个阶段：第一阶段是图文对齐训练，使用我们之前开源的高质量中文图文对数据集 Zero [7]，总共 2300 万样本进行训练；第二阶段是人机对齐训练，使用 miniGPT4+LLAVA 开源的指令微调数据经英 - 中翻译后，对第一阶段训练好的模型进行指令微调。下图 7~9 是关于 SEEChat v1.0 在图文对话、代码生成和目标分类能力的简单展示。可以看到....
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