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自然语言处理

多模态RAG技术：从语义抽取到VLM应用与规模化挑战

多模态RAG技术：从语义抽取到VLM应用与规模化挑战

一、基于语义抽取的多模态 RAG多模态 RAG 的发展方向旨在构建一个高度集成的系统，能够无缝融合文本、图像和其它多媒体元素，为用户提供更丰富的信息交互体验。 实现多模态 RAG 系统的三种主要技术路径如下：传统对象识别与解析（雕花路线）传统的多模态文档处理首先会运用图像识别技术，如 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），从图像中抽取出文字、表格和图片等元素。 之后，这些独立的对象会被进一步解析，转换成文本格式，以便于后续的信息检索与分析。
1/2/2025 8:36:25 AM 金海
用有限的预算构建AI应用程序

用有限的预算构建AI应用程序

译者 | 布加迪审校 | 重楼人工智能（AI）已经成为现代软件应用程序不可或缺的一部分，因为它可以为传统应用程序添加更强大的功能。 本教程将指导你使用一种简单的方法来构建AI应用程序。 人工智能（AI）已经成为现代软件应用程序不可或缺的一部分，因为它可以为传统应用程序添加前所未有的更强大功能，比如语音识别、图像检测/分类以及自然语言处理（NLP）等等。
12/10/2024 8:01:38 AM 布加迪
提高深度学习模型效率的三种模型压缩方法

提高深度学习模型效率的三种模型压缩方法

译者 | 李睿审校 | 重楼近年来，深度学习模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉基准测试中的性能稳步提高。 虽然这些收益的一部分来自架构和学习算法的改进，但数据集大小和模型参数的增长是重要的驱动因素。 下图显示了top-1 ImageNet分类精度作为GFLOPS的函数，GFLOPS可以用作模型复杂性的指标。
11/18/2024 8:08:21 AM 李睿
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例

基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。 这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。 为了将预训练的LLM应用于特定领域或任务,通常需要在领域特定的数据集上对模型进行微调(Fine-tuning)。
11/4/2024 2:42:12 PM 佚名
百川智能发布超千亿大模型Baichuan 3，中文评测水平超GPT-4

百川智能发布超千亿大模型Baichuan 3，中文评测水平超GPT-4

1 月 29 日，百川智能正式发布千亿参数的大语言模型 Baichuan 3。在多个权威通用能力评测如 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 中，Baichuan 3 都展现了出色的能力，尤其在中文任务上更是超越了 GPT-4。而在数学和代码专项评测如 MATH、HumanEval 和 MBPP 中同样表现出色，证明了 Baichuan 3 在自然语言处理和代码生成领域的强大实力。不仅如此，其在对逻辑推理能力及专业性要求极高的 MCMLE、MedExam、CMExam 等权威医疗评测上的中文效果同样超过了
1/29/2024 2:33:00 PM 新闻助手