AI日报

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如何利用对抗学习实现产品推荐功能?

推荐系统自 1992 年首篇论文提出协同过滤算法诞生以来,经历了互联网公司百万次的模型迭代,犹如不断涅槃的凤凰,从一次又一次的低谷中不断重生,先后诞生了百分点、快手、抖音、今日头条等知名的公司和产品。

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利用MindsDB和Anyscale微调Mistral 7B模型

本文将讨论MindsDB和Anyscale Endpoints如何以一种经济高效且简单的方式,将开源大模型与数据进行微调。同时会探讨微调对模型行为的影响,以及微调与提示工程的关系。

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LLM、RAG虽好,但XGBoost更香!

大型语言模型(LLMs)产生文本输出,但这里的重点在于利用LLMs生成的内部嵌入(潜在结构嵌入),这些嵌入可以传递给像XGBoost这样的传统表格模型。虽然Transformers无疑已经彻底改变了生成式人工智能,但它们的优势在于处理非结构化数据、序列数据以及涉及复杂模式的任务。

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