Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24

全新升级的俄英双语大语言模型内置RAG检索增强功能

RAG技术语言模型人工智能模型 Github Vikhr-Nemo 机器学习开源项目 Huggingface

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。

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介绍相关项目

Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南

AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理

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Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南，涉及RAG、Agent、Chain等多种结构，包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包

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BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持，简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉，提升系统可靠性，支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本，为开发者提供简洁高效的API接口。

Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型

AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型

Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型，具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能，可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练，能够处理复杂的语言任务，如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性，助力企业提高效率和创新能力。

Awesome-RAG - 深入探索RAG的最佳实践与常见挑战

全面了解Retrieval Augmented Generation (RAG)，涵盖对话路由、LLM模型、向量检索、提示策略、生成、评估、性能与成本、隐私和安全等方面的实践与挑战。探索先进的RAG模式、多模态RAG、知识图谱和自动提示优化等技术，提升生成质量和可靠性。

RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统

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本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。

self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架

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Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。

Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用

Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成

本项目汇集了最新的LLM检索增强生成（RAG）技术研究论文，包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考，鼓励研究成果的提交与共享，促进RAG技术发展。

gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型

Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型

本页面详细介绍了生成代表性指令微调（GRIT）技术，该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试（MTEB）中树立了新标杆，并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳，同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练，无性能损失，并提高了检索增强生成（RAG）的速度超过60%。代码和模型均已免费开放，欢迎社区贡献和使用。

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