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摘要： 检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。 但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提 阅读全文

摘要： 强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。 RL代理通常使用马尔可夫决策过程(MDP)进行训练，马尔可夫决策过程是为顺序决策问题建模的 阅读全文

摘要： YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Fla 阅读全文

摘要： 时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的 阅读全文

摘要： llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。 在这篇文章中，我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了T 阅读全文

摘要： 2022年的LoRA提高了微调效率，它在模型的顶部添加低秩(即小)张量进行微调。模型的参数被冻结。只有添加的张量的参数是可训练的。 与标准微调相比，它大大减少了可训练参数的数量。例如，对于Llama 27b, LoRA通常训练400万到5000万个参数，这比标准微调则训练70亿个参数药效的多。还可以 阅读全文

摘要： LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。 Llam 阅读全文

摘要： 可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要，我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，这些图表有助于揭示数据中的信息，使复杂数据更加 阅读全文

摘要： LLM的火爆之后，英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大 阅读全文

摘要： PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 阅读全文