大模型“超级外挂”：LLM RAG，Meta最新进展！
LLM RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理领域的模型架构，特别适用于生成式任务。它结合了检索和生成两种方法，旨在提高生成式任务的性能。RAG模型在2023年成为了基于LLM的系统中最流行的体系结构之一，并在多个应用领域中得到了广泛应用。
我们邀请到了NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士.人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文Kevin老师为我们带来——大模型的“超级外挂”，RAG让LLM不再胡说八道。带你一步一步剖析未来LLM在垂直领域的发展方向。
扫码参与课程
领导师亲自整LLM论文集合&LLM最新面试题&RAG论文集合讲课ppt原稿
RAG论文部分展示
LLM八股文面试题部分展示
导师简介：Kevin老师
· NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士，某知名上市公司 AI 研究员。人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文，另有多篇论文发表在一区、二区期刊和会议。
· 研究领域涵盖深度强化学习、自然语言处理、AI 模型优化、AIGC，通用机器学习模型，通用深度学习模型，大语言模型(LLM)思维链(CoT)，生成模型，多模态，神经网络搜索(NAS)，语音识别(ASR)，语音降噪(ENC)，语音合成(TTS)等。
直播大纲
第一节：检索增强生成（RAG）简介
第二节：当前LLM RAG最新进展及热门论文带读
第三节：论文代码实战解析
扫码参与课程
领导师亲自整LLM论文集合&LLM最新面试题&RAG论文集合讲课ppt原稿
Retrieval Augmented Generation检索增强生成（RAG）通过语义相似度计算从外部知识库中检索相关文档块来增强 LLM。通过参考外部知识，RAG 有效地减少了生成事实不正确内容的问题。它与 LLM 的集成已被广泛采用，使RAG 成为推进聊天机器人的关键技术，并增强 LLM 在现实世界应用中的适用性。下图展示了一个典型的 RAG 系统的组成模块，其中最主要的是：1）Indexing 模块，负责存储知识；2）Retrieval 模块，负责根据用户输入检索语义匹配的文档块；3）LLM 模块，负责组合用户输入和索引结果产生最终响应。
RAG 生态系统的未来发展在很大程度上受到其技术栈发展的影响。随着 ChatGPT 的出现，LangChain 和 LLamaIndex 等关键工具迅速流行起来，提供了广泛的 RAG 相关 API，并在 LLM 领域变得至关重要。新兴技术栈的功能虽然不如 LangChain 和 LLamaIndex 丰富，但通过其专业的产品脱颖而出，例如，Flowise AI 优先考虑低代码方法，允许通过用户友好的拖放界面部署 AI 应用程序，包括 RAG。HayStack、Meltano 和 Cohere Coral 等其他技术也因其对该领域的独特贡献而备受关注。此外，多模态、相似度计算方法以及高效的索引方法等技术在一定程度上对 RAG 未来的发展起到关键的推动作用。
扫码参与课程
领导师亲自整LLM论文集合&LLM最新面试题&RAG论文集合讲课ppt原稿
论文批注：
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。扫描二维码与大牛导师一对一meeting文末福利
给大家送一波大福利！我整理了100节计算机全方向必学课程，包含CV&NLP&论文写作经典课程，限时免费领！