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[讲清Transformer模型架构论文(四)](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMzYyNjQxOQ==&mid=2247484298&idx=1&sn=d638818dab71ce80a5e9426a0393cfc9&chksm=c1e37d56f694f440291b7cf5f233cfebea0696f76d838d28fb6854f2e40150c4411e9bf2a76b&scene=21#wechat_redirect)[认识大模型Embedding技术,加代码实战](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMzYyNjQxOQ==&mid=2247485082&idx=1&sn=b57589e1f0eb32c7f68b7ab3b29fa2f0&chksm=c1e37846f694f150a1942f298107cc548e6ceee285e206642b9556ce0de5396ab868b0d755be&scene=21#wechat_redirect)关于作者:一位热爱技术,并在职场与自媒体间探索的实践者,希望通过分享个人经验和见解,帮助更多人实现自我成长和价值。如果您对我的公众号内容感兴趣,欢迎关注我。也可以在下方添加我微信和一支烟花AI社区技术群,一起交流技术、职场心得。
微软前几天发布的GraphRAG架构非常厉害,但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j的CTO写了一篇详细的文章《GraphRAG宣言:为GenAI增加知识》。通俗易懂的介绍了GraphRAG的原理、与传统RAG的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。[heading2][LLMs中的外在幻觉](https://lilianweng.github.io/posts/20[content]Open AI研究员Lilian Weng再发重磅文章,完整遍历了LLM产生幻觉的原因、检测方法和防止幻觉的方法。首先,文章分析了预训练数据集的问题以及微调阶段引入新知识的风险,指出这些因素可能导致模型生成幻觉内容。接着,作者介绍了几种幻觉检测方法,包括基于检索的评估、基于抽样的检测、未知知识校准和间接查询等。在介绍这些方法时,作者强调了它们在提高模型事实正确性方面的重要性。文章还总结了多种抗幻觉的策略,如基于检索的生成与编辑(RAG)、行动链、抽样方法、针对事实正确性的微调以及针对归因的微调。[heading2][如何面试和招聘ML/AI工程师](https://eugeneyan.com/writing/[content]文章主要提供了面试和招聘机器学习/人工智能工程师的指导和建议,包括技术和非技术能力的评估,以及如何进行电话筛选、面试循环和讨论,以及面试官和招聘经理的技巧。强调了面试系统的重要性,即要准确、有效地评估候选人是否适合角色和团队。接着,阐述了在面试过程中需要考虑的技术技能,包括编程能力、数据素养、对不透明模型的舒适度以及对模型评估的理解。此外,对于更接近研究或应用科学的角色,还需要评估科学的广度、深度和应用。