RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术
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检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
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LISA微调技术解析：比LoRA更低的显存更快的速度
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。
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基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手（检索增强生成(RAG)大模型）
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手（检索增强生成(RAG)大模型）
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社区供稿 |【中文Llama-3】Chinese-LLaMA-Alpaca-3开源大模型项目正式发布
Chinese-LLaMA-Alpaca-3开源大模型项目正式发布，开源Llama-3-Chinese-8B（基座模型）和Llama-3-Chinese-8B-Instruct（指令/chat模型）
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学习资料大全? | 一起来魔搭社区学AI吧！
魔搭社区特别推出研习社栏目，包含AI前沿技术解读、模型应用最佳实践、动手做AI应用（AIGC/Agent/RAG）等主题，持续更新，代码实战点击即运行
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社区供稿 | 元象首个多模态大模型XVERSE-V开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入
元象公司发布了开源多模态大模型XVERSE-V，该模型在图像输入的宽高比方面具有灵活性，并在多项评测中展现出优越性能，超越了包括谷歌在内的多个知名模型。XVERSE-V采用创新方法结合全局和局部图像信息，适用于高清全景图识别、文字检测等任务，且已在Hugging Face、ModelScope和GitHub上开放下载。此外，模型在视障场景、内容创作、教育解题、百科问答和代码生成等领域有广泛应用，并在VizWiz等测试集中表现出色。元象致力于推动AI技术的普惠，支持中小企业、研究者和开发者进行研发和应用创新。
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