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【LLM训练系列02】如何找到一个大模型Lora的target_modules
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【LLM训练系列01】Qlora如何加载、训练、合并大模型
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天池-蚂蚁AFAC大模型挑战赛-冠军方案分享(文末有代码)
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IJCAI-信也科技杯全球AI大赛-华东师范大学亚军队伍分享
作者：彭欣怡(找不到工作版) 华东师范大学; 马千里(搬砖版) 虾皮; 指导：闫怡搏(科研版) 华东师范大学
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【GoMate框架案例】讯飞大模型RAG智能问答挑战赛top10 Baseline
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基于MinerU的PDF解析API，支持一键启动
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【保姆级教程】如何在Win11上搭建一个GPU环境
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IJCAI-信也科技杯全球AI大赛-华东师范大学亚军队伍分享
作者：彭欣怡(找不到工作版) 华东师范大学; 马千里(搬砖版) 虾皮; 指导：闫怡搏(科研版) 华东师范大学
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【RAG论文】通过HyDE提升检索效果
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Index-1.9B: 小巧精炼的B站大模型
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KDD2024-WhoIsWho-Top3开源方案
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【RAG入门教程05】Langchian框架-Vector Stores
向量存储是一种专门用于存储和管理向量嵌入的数据库。向量存储旨在高效处理大量向量，提供根据特定标准添加、查询和检索向量的功能。
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【RAG入门教程01】Langchian框架 v0.2介绍
LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。
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【RAG提升技巧】查询改写HyDE
unsetunset简介unsetunset提高 RAG 推理能力的一个好方法是添加查询理解层 ——在实际查询
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【RAG入门必备技能】Faiss框架使用与FaissRetriever实现
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BM25Retriever检索器实现
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tree2retriever:面向RAG场景的递归摘要树检索器实现
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【RAG论文】文档树：如何提升长上下文、非连续文档、跨文档主题时的检索效果
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【RAG论文】检索信息中的噪音是如何影响大模型生成的？
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【RAG论文】RAG中半结构化数据的解析和向量化方法
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