Github 上最近开源了一个名为 “

在我们的业务场景中会有海量的稀疏类特征，海量意味着数量巨大，稀疏意味着即使在很大的训练数据里，大量特征出现频次也非常低，一个比较典型的稀疏特征就是ID类特征。起初在推荐系统中是抛弃了这些ID类的特征的，但其实其中也包含了大量的信息。如果在user或者item量不大的情况下，可以直接使用其对应的Onehot特征进行使用，但是如果数据量特别大时，这种方式就显然不合理了（无论是计算量还是数据存储、在线计

本文简要介绍下基于LLaMA-Factory的llama3 8B模型的微调过程升级到24.0版本创建微调脚本Step 6. 测试微调效果​。

以上这些方法就是针对基础RAG在各个环节的优化方法，在实际开发过程中并不是所有方法都是有效的，不同问题有不同的解决方案，针对应用场景选择合适的优化方法组合才能最大限度发挥RAG的作用。这里再贴一个Github链接：https://github.com/Jenqyang/LLM-Powered-RAG-System收集了一些优秀的RAG项目以及开发框架，欢迎Star~✨​。

AI平台架构通过业务层、管理层、服务层、大模型层和数据接口层，为物流行业提供了全方位的智能化解决方案，帮助企业提升了运营效率、优化了客户服务。未来，随着AI技术的进一步发展，物流企业将在智能化运营、预测分析、客户体验等方面迎来更多创新与机遇。

首先来介绍一下大模型推荐的背景。推荐系统的流程主要包括以下几个步骤：①系统基于用户反馈训练模型，以捕捉用户的偏好；②系统生成推荐结果并返回给用户；③用户与推荐商品进行交互，生成反馈；④系统收集这些反馈再去优化模型。这样形成一个完整的闭环。在这一过程中存在着一些问题，如曝光偏差（Exposure Bias）和流行度偏差（Popularity Bias），这会导致推荐结果产生偏差。为了解决这些问题，我

使用案例：灾后索赔管理。数据 ：历史索赔、客户资料、保单详细信息、灾害影响数据、地理数据、社交网络、天气模式。

ChatGPT等自然语言处理工具（以下均简称ChatGPT），旨在以自然而连贯的方式理解和生成文本，通过学习和训练大量的已有文本信息，ChatGPT能够回应各种请求，进行对话，提供知识，总结要点，甚至进行内容创作。作为一个在过去一年迅速崛起的工具，让我们一起看看，以法国乐天电商平台为例，如何让它在电子商务领域展示其价值！

在开始之前，我还是打算再次简要的介绍一下 RAG。在 Meta 的官方 Blog 上有这样一段话：这段话主要讲述了一个新的模型架构，也就是RAG (检索增强生成)的重要性和优势。\1. 构建一个能够进行研究和上下文分析的模型虽然更具挑战性，但对未来的技术进步非常关键；\2. 通过在知识密集的下游任务上微调，RAG 可以实现最先进的结果，比现有的最大的预训练序列到序列语言模型还要好；\3. 与传统的

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型