编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据，如文本、图像、音频等，帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。IDP开启Em
编者按：在之前的系列文章中，我们介绍了大模型的原理和微调落地的理论方法。本期文章，我们将以实际场景为例，详细介绍微调的实践流程和相关代码。作者详细介绍了如何使用 QLoRA 技术针对 Falcon-7B 大语言模型进行微调，使之在消费级 GPU 上进行微调而不会出现out of memory（内存不足错误），从而创造一个能够准确、连贯的回答心理健康问题的 AI 助手。以下是译文，Enjoy!???
编者按：随着大语言模型(LLM)的迅速发展，越来越多团队希望针对特定领域进行模型微调。但是实践运用中总是存在一些困难，直接应用并不总是能达到理想效果。本文着重探讨了三个关键问题:利用强大模型(如ChatGPT)的输出结果来微调较弱模型是否有效？如何选择是采用低成本的上下文学习还是对模型进行微调？如何处理超过模型上下文限制的长文本，让模型理解并回答关于长文本的复杂问题？此篇文章探讨了构建特定垂直领域
编者按：随着大语言模型的广泛应用，如何存储和高效检索这些模型产生的大量向量表示成为一个较为关键的问题。本文深入探讨了向量数据库在提升语言模型应用性能方面的作用，并介绍了不同类型向量数据库的特点。 本文以简明扼要的方式全面概述了向量数据库的工作机制、应用场景和评估方法，对于在生产环境中应用语言模型的从业者具有重要的参考价值。作者首先阐述了向量表示在语言模型中的重要性，以及向量数据库如何通过语义缓存、长期记忆等机制增强语言模型的能力。然后，文章详细介绍了基于图的、基于文档的和键值型三种主流向量数据库，分析它们各自的应用场景和优缺点。 在生产环境部署语言模型应用时，作者建议从多个维度评估不同数据库的适用性。文章还提供了向量数据库基准测试和集成的最佳实践，帮助读者做出正确选择。 以下是译文，enjoy！
编者按：8月29日凌晨，OpenAI在官网宣布，推出企业版ChatGPT（ChatGPT Enterprise）。前不久，OpenAI又刚刚发布了针对企业的GPT-3.5 Turbo微调功能。因而引发了一场热烈的讨论——是否仍需要私有化的大模型？我们今天为大家带来的文章，作者探讨了与仅通过 OpenAI 等公司的 API 使用 LLM 相比，私有化部署大模型的优势。有力地说明了私有化的大模型仍然是
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