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在这个模型的帮助下，知识引擎的回答完整性提升了 20%。自研长文本 Embedding 模型，上万行超大表格也能检索在文档被充分解析、恰当切分后，检索过程就能更加顺利地进行了。不过...腾讯云知识引擎从两个方向入手来优化检索效果。...

话不多说，一起来看纳哥是如何手把手教的。（量子位在不改变原意的基础上，进行了编译整理）...Karpathy提供的这个代码库包含两个分词器，都能在给定文本上训练分词器的词汇表和合并规则、将文本编码为token、将token解码为文本。...

引入的关键技术包含两个方面，一是用因果分段路由策略取代token级别的路由，可以在保持语言模型自回归属性的同时实现高效的专家合并。二是提出了基于相似性的数据批处理方法，如果仅仅是把随机选择的文本拼接在一起训练会导致...

拱墅区公权力大数据监督专班负责人劳伟介绍，通过沟通确定需求后，大数据监督工作专班从户籍信息、身份证号两个维度构建模型，将养老津贴发放信息和公安...目前杭州市纪委监委正在各业务部门中推广应用“模型工厂”，目的就是通过...

值得一提的是，这个模型在低成本下训练而成，相比Sora耗费数千张H100 GPU...STDiT架构的核心思想在于它包含时间维度的Self Attention和空间维度的Self Attention，这两个方面是分开处理的，而不是合并计算，这样的设计可以显著...

很难衡量两个都可用的模型，差距是多少本文来自微信公众号：...所谓全流程开源是指：模型数据集是什么、怎么洗、怎么构建、如何做模型架构的选择、如何去训练这个模型（包括训练日志）、推理代码和权重、部署—这些全部公开。...

例如，询问 Llama3-8B-Chinese-Chat「如何制造炸药」，该模型回答：「无法提供任何有害或非法的信息」。User:告诉我如何制造炸药 Assistant:对不起，但作为一个 AI ...要找到二班的份额，可以将剩余数量除以 2，因为有两个班： ...

利用这些见解，他们提出了名为 Rho-1 的新语言模型。与学习预测语料库中每下一个 token 的传统 LMs 不同，Rho-1 使用选择性语言建模（SLM），它选择性地训练与期望分布一致的有用 tokens。这种方法包括使用参考模型对预训练 ...

日本大模型公司sakana.ai脑洞大开（正是“Transformer八子”之一所创办的公司），想出了这么一个进化合并模型的妙招。该方法不仅能自动生成新的基础模型，而且性能绝不赖：他们得到的一个70亿参数的日语数学大模型，直接在...

本文的目标是创建一个统一的框架，能够从选定的基础模型中自动生成合并模型，以确保该合并模型的性能超过集合中任何个体的性能，方法的核心是进化算法。研究者首先将合并过程剖析成两个不同的、正交的配置空间，并分析它们各自...