Infer News

給 AI “記憶” – RAG 基礎(英)

Intro to RAG for AI (Retrieval Augmented Generation)

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LlamaIndex：用 Colab 建立向量資料庫 (RAG)

(英)官方教學 Building RAG from Scratch (Open-source only!)

本教程展示如何建立向量資料庫，建立檢索管道。值得注意的是，這是個完全開源的方案

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Llama3 RAG on Google Colab(附源碼)

(英)Llama3 RAG on Google Colab

使用 Llama 3、LangChain、ChromaDB 和 Gradio 建立一個檢索增強生成 (RAG) 系統。

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了解 Transformer “Attention is All You Need”

Attention is All You Need (Transformers)

Transformer 在 2017 年問世。筆者試圖解釋 Transformer 最具革命性的 「注意力」

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文本嵌入 Text embeddings 的直覺

文本嵌入是將文本轉換為向量的關鍵

直覺對於理解一個概念非常重要

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使用 Llama3 做 Embedding

Get Embeddings From Llama3

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Ollama 擁有 OpenAI 兼容 API 測試

Finally Ollama has an OpenAI compatible API

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人工智慧遊樂場 | 並排比較頂級人工智慧模型

(英) GPT-4o，Mistral 至 Llama3 的即時比較

Chat and compare OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama, Mistral, and more.

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Meta Chameleon – 多模態開源模型

(英)Meta 的 FAIR 團隊公開 Chameleon 模型於研究用

Chameleon 的成功在於其完全基於 Token 的架構。模型將會同時學習圖像和文字，進行聯合推理，這對於分開編碼器的模型來說，令推理更接近 Reasoning 的要求，儘管存在一些限制。

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Florence-2 (Microsoft)開源模型 – 影像識別

(英)輕量級視覺語言模型

模型在字幕、物件偵測、接地和分割等任務中展示了強大的零樣本和微調功能。

繼 Meta 推出多模態 open source 模型，Microsoft 也不甘後人，推出影像識別 Open source Florence-2 模型

儘管尺寸很小，但它所取得的結果與大許多倍的模型（如 Kosmos-2）相當。該模型的優勢不在於複雜的架構，而在於大規模的 FLD-5B 資料集，其中包含 1.26 億張影像和 54 億個綜合視覺註釋。

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