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摘要： 语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。 什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的 阅读全文

摘要： Phi-3系列 Phi-3是一系列先进的语言模型，专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时，实现高性能。Phi-3系列包括不同大小的模型： Phi-3-mini（38亿参数） - 该模型在3.3万亿个令牌上进行训练，设计得足够小，可以在现代智能手机上运行。尽管体积紧凑，它的性能却可与更大的模型 阅读全文

摘要： 在数据科学和分析中，理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间，提供了对数据结构的详细洞察。但是随着数据集的增长，标准的t-SNE算法在计算有些困难，所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法，它提供了一个有效 阅读全文

摘要： 在不断发展的大型语言模型（LLMs）领域中，用于支持这些模型的工具和技术正以与模型本身一样快的速度进步。在这篇文章中，我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法，每种都附带详细的操作步骤，以及各自的优缺点。 https://avoid.overfit.cn/post/efad539d09694749 阅读全文

摘要： ORPO是一种新的微调技术，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段结合到一个过程中。减少了训练所需的计算资源和时间。论文的实证结果表明，ORPO在各种模型大小和基准上都优于其他对齐方法，所以这次我们就来使用最新的Llama 3来测试下ORPO的效果。 我们将使用ORPO和TRL库对新的Llama 3 8b 阅读全文

摘要： 时间序列数据的特征工程是一种技术，用于从时间序列数据中提取信息或构造特征，这些特征可用于提高机器学习模型的性能。以下是一些常见的时间序列特征工程技术： 滚动统计量：计算时间窗口内的统计量，如平均值、中位数、标准偏差、最小值和最大值。这些统计量可以捕捉到时间序列在不同时间段的行为变化。 滞后特征：创建 阅读全文

摘要： 关于检索增强生成（RAG）的文章已经有很多了，如果我们能创建出可训练的检索器，或者说整个RAG可以像微调大型语言模型（LLM）那样定制化的话，那肯定能够获得更好的结果。但是当前RAG的问题在于各个子模块之间并没有完全协调，就像一个缝合怪一样，虽然能够工作但各部分并不和谐，所以我们这里介绍RAG 2. 阅读全文

摘要： 这篇文章将演示如何可视化PyTorch激活层。可视化激活，即模型内各层的输出，对于理解深度神经网络如何处理视觉信息至关重要，这有助于诊断模型行为并激发改进。 我们先安装必要的库: https://avoid.overfit.cn/post/c63b9b1130fe425ea5b7d0bedf209b 阅读全文

摘要： 现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。 虽然DPO和IPO的成本较低，但它们仍需训练两个 阅读全文

摘要： 在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法，比 阅读全文