什么是检索增强生成 (RAG)
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)是一种结合检索和生成方法的自然语言处理技术。它结合了信息检索和文本生成两种技术,以帮助生成更加丰富、准确的文本。RAG模型首先根据输入的检索问题从语料库中检索相关文本,然后利用这些文本进行文本生成,生成与检索问题相关的文本结果。这种方法旨在提高文本生成的质量和准确性,尤其适用于需要大量外部知识或信息检索支持的生成任务。RAG模型在问答系统、对话系统等自然语言处理任务中取得了不错的表现。
技术干货
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视觉变换器(ViT)是使用变换器执行计算机视觉任务(如目标检测和图像分类)的神经网络模型。
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DETR(DEtection TRansformer)是使用变换器进行端到端目标检测的深度学习模型。
2024-11-20技术干货
什么是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)?
BERT,即Bidirectional Encoder Representations from Transformers,自2018年由谷歌发布以来,极大地改变了自然语言处理(NLP)的格局。
2024-11-19