LLM-RAG是什么
时间: 2024-07-10 14:01:12 浏览: 80
LLM-RAG是“Large Language Model with Retrieval Augmentation”(大型语言模型与检索增强)的缩写。这是一种结合了大型预训练语言模型(如通义千问)和基于检索的方法的技术。在传统的语言模型中,模型完全依赖于其自身的知识库来生成响应。而LLM-RAG则增强了这种能力,它会在生成文本之前从外部知识源(比如文本数据库或网络上的信息)检索相关信息,然后结合模型自身的理解进行生成,从而提供更准确、丰富的答案。
这种方法利用了外部信息的丰富性和模型生成的灵活性,使得AI系统能够处理更复杂的查询,并在需要时提供详细的支持。然而,由于涉及外部数据的检索,隐私和版权问题是需要注意的。
相关问题
LLM-2307.04346.pdf
1. The paper proposes using Large Language Models (LLMs) to generate property-based tests for API documentation.
2. The LLMs can write logic for generating random inputs and derive meaningful property assertions from the API documentation.
3. The potential of using LLMs for Property-Based Testing (PBT) is demonstrated in Figure 2.
4. The LLMs can be instructed to write generator functions or property assertions to check the properties of the result.
5. The study investigates whether LLMs can write good property-based tests for APIs.
llama-factory llm - lora 模型合并与保存
llama-factory是一个用于深度学习模型开发和训练的开源库,它提供了各种工具和功能来简化模型开发的流程。在llama-factory中,llm和lora是两种常用的模型类型,它们分别代表了不同的深度学习模型架构。
要合并llm和lora模型,首先需要确保它们具有相同的输入和输出形状。然后可以使用llama-factory提供的模型合并工具来将它们合并成一个新的模型。在合并的过程中,需要考虑到每个模型的权重和参数,确保它们能够正确地融合在一起。
一旦模型合并完成,就可以使用llama-factory提供的模型保存功能将新模型保存到硬盘上。保存模型时,可以选择不同的格式和配置来满足不同的需求,比如选择不同的压缩算法或者保存为不同的文件类型。保存模型的同时,还可以保存模型的元数据和其他相关信息,以便在以后能够方便地加载和使用模型。
总的来说,llama-factory提供了一整套完善的工具和功能来处理深度学习模型的合并和保存。通过合并和保存模型,开发者可以更方便地管理和使用复杂的深度学习模型,从而加快模型开发和部署的速度。
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