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RAG有兩個(gè)核心部分： 檢索部分：保證系統(tǒng)能根據(jù)用戶的Prompt找到對(duì)應(yīng)的chunk 生成部分：充分發(fā)揮大模型能力回挽，生成一個(gè)滿足用戶要求的正確回答 評(píng)估和優(yōu)化生成部分 優(yōu)化...

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OpenCompass 評(píng)測(cè) https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/opencompass/readme.md[ht...

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Lagent & AgentLego 智能體應(yīng)用搭建 一闰挡、概述 Lagent 是一個(gè)輕量級(jí)開(kāi)源智能體框架樱调，旨在讓用戶可以高效地構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型的智能體翩活。同時(shí)它也提供了一些典...

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LMDeploy 量化部署 LLM&VLM 實(shí)踐 一择吊、理論基礎(chǔ) 大模型部署面臨的挑戰(zhàn)： 計(jì)算量巨大 內(nèi)存開(kāi)銷巨大 訪存瓶頸：硬件計(jì)算速度遠(yuǎn)快于顯存帶寬 動(dòng)態(tài)請(qǐng)求：請(qǐng)求量不確定...

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搭建 RAG 智能助理 一扰藕、RAG 1.1 概述 RAG（Retrieval Augmented Generation）技術(shù)，通過(guò)檢索與用戶輸入相關(guān)的信息片段校摩，并結(jié)合外部知識(shí)...

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XTuner 微調(diào) LLM：1.8B泄鹏、多模態(tài)、Agent 微調(diào)效果： XTuner 一個(gè)大語(yǔ)言模型&多模態(tài)模型微調(diào)工具箱秧耗。由 MMRazor 和 MMDeploy 聯(lián)合開(kāi)發(fā)。...

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1. 使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型生成 300 字的小故事 2. Lagent 部署 在 terminal 中輸入指令舶治，構(gòu)造軟鏈接快捷訪問(wèn)方式： 在代碼...

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玩轉(zhuǎn)趣味Demo 主要任務(wù) 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型進(jìn)行智能對(duì)話 部署實(shí)戰(zhàn)營(yíng)優(yōu)秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型 通過(guò) InternLM2-Ch...

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InternLM2.0主要亮點(diǎn) 從模型到應(yīng)用典型流程 模型選型：根據(jù)業(yè)務(wù)的特性選擇合適的模型（產(chǎn)品向） 判斷業(yè)務(wù)場(chǎng)景是否復(fù)雜：如果復(fù)雜分井，則要進(jìn)行針對(duì)性的微調(diào) 算力：達(dá)則全局微...

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一 支持向量機(jī) 1 算法原理 從幾何角度，對(duì)于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)集霉猛，支持向量機(jī)就是找距離正負(fù)樣本都最遠(yuǎn)的超平面尺锚。相比于感知機(jī)，解是唯一的惜浅，且不偏不倚瘫辩，泛化性能最好。設(shè)劃分超平面是坛悉，...

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1 神經(jīng)元模型 1.1 M-P神經(jīng)元 “ “——《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華 1.2 激活函數(shù) 常用Sigmoid函數(shù)伐厌，把在較大范圍內(nèi)變化的輸入值擠壓到(0, 1)輸出范圍內(nèi)...

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決策樹(shù) 1 概述 決策樹(shù)的學(xué)習(xí)目的是產(chǎn)生一棵泛化能力強(qiáng)的決策樹(shù)，基本流程遵循“分而治之”的策略裸影。 決策樹(shù) 最頂層是根節(jié)點(diǎn)挣轨，包含所有樣本 每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表類或類分布（幾類的概率分...

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3.5 多分類問(wèn)題 三種拆分策略 一對(duì)一 OvO 一對(duì)其余 OvR 多對(duì)多 MvMOvO與OvROvO:把共N個(gè)類別兩兩配對(duì)，產(chǎn)生N(N - 1) / 2個(gè)二分類器轩猩。在測(cè)試時(shí)...

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線性判別分析 Linear Discriminant Analysis 1 PCA（主成分分析）與LDA PCA與LDA都是一種降維的方法卷扮。PCA僅關(guān)注方差最大的方向，LDA...

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飽和度增強(qiáng)指的是通過(guò)調(diào)整圖片和視頻畫(huà)面的飽和度特性均践，使得畫(huà)面色彩得以還原真實(shí)色彩更加逼真或相比原畫(huà)面更加豐富晤锹，從而提升人的視覺(jué)主觀感受。對(duì)視頻圖像等后處理具有重要的意義彤委。 1...

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對(duì)數(shù)幾率回歸 回歸的結(jié)果是連續(xù)的鞭铆，但是我們需要做分類任務(wù)，所以在線性模型的基礎(chǔ)上套一個(gè)映射函數(shù)葫慎，把結(jié)果映射到01之間來(lái)實(shí)現(xiàn)分類衔彻。 算法 y是離散型隨機(jī)變量薇宠，值取0或者1，取1...

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極大似然估計(jì) 有一批樣本艰额，估計(jì)它符合的分布的參數(shù)澄港。 先寫(xiě)出此分布的概率密度函數(shù)。 把所有樣本的概率做連乘柄沮，算聯(lián)合概率回梧。 求出使得式子取到最大值的參數(shù)。 ps：對(duì)聯(lián)合概率進(jìn)行l(wèi)...

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學(xué)習(xí)目標(biāo) 看懂每一步推導(dǎo) 會(huì)調(diào)scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)代碼 第一章 緒論 1 基本術(shù)語(yǔ) 模型：一個(gè)函數(shù) 樣本空間 ：表示 標(biāo)記：標(biāo)記取值為離散型祖搓，是分類任務(wù)classi...