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谈谈 Function Calling

👻 大模型分发助手,分发你的Prompt,助你学习AIGC 👻 LLM-HUB: Distribute Your Prompt, Unlock AIGC's Power Function Calling,这个让大语言模型 (LLM) 如虎添翼的利器,正逐渐成为人工智能领域的一大热点。它究竟是什么?如何运作?又能为我们带来哪些改变?让我们一起深入探索 Function Calling 的奥秘,揭开其背后的"魔法",并展望其无限的未来! 大语言模型的困境:有"脑"却无"手",空有知识却无法行动 大语言模型,例如 GPT-4,拥有强大的知识储备和语言理解能力,能够进行流畅的对话、创作精彩的故事,甚至编写代码。然而,它们也面临着一些难以克服的困境,就像一个空有知识却无法行动的巨人: 缺乏行动力: 就像被困在虚拟世界中的大脑,只能提供信息,无法直接与现实世界互动。例如,它可以告诉你如何煮咖啡,但无法帮你磨咖啡豆、煮咖啡、甚至递给你一杯咖啡。 这就好比一位博学的教授,可以讲解复杂的理论知识,但却无法在实验室进行实际操作。 信息滞后: 知识库的更新速度有限,无法获取最新的实时信息,例如天气、股价...

社区供稿 | 全球首个多语言 ColBERT: Jina ColBERT V2 和它的“俄罗斯套娃”技术

在RAG 领域,多向量模型ColBERT通过为文档的每个 token 生成独立的向量,带来了检索精度的提升。但同样也带来了存储需求的剧增,并且仅支持英文,限制了其应用范围。 为解决这些问题,我们改进了 ColBERT 的架构和训练流程,特别是在多语言处理方面取得了突破。最新的 Jina-ColBERT-v2 支持 89 种语言,并引入了自定义输出维度选项,显著减少存储需求,提升了多语言检索的效率和准确性。 新版本的核心亮点 性能增强:与原始 ColBERT-v2 相比,英文检索性能提升了 6.5%;相较于前代 jina-colbert-v1-en,性能也提升了 5.4%。 多语言支持:新版本支持多达 89 种语言,涵盖阿拉伯语、中文、英语、日语、俄语等多种语言,同时支持编程语言。 输出维度可定制:新版本采用“俄罗斯套娃”式表征学习技术(Matryoshka Representation Learning, MRL),提供 128、96 和 64 维的输出向量选项,允许用户根据实际需求选择合适的维度。 完整的技术报告可以在 arXiv 上找到:https://arxiv.org/abs/...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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