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用OpenVINO和LangChain打造你專屬的RAG問答系統
2 月06

用OpenVINO和LangChain打造你專屬的RAG問答系統

隨著生成式AI的興起,和大語言模型對話聊天的應用變得非常熱門,但這類應用往往只能簡單地和你「聊聊家常」,並不能針對某些特定產業提供非常專業和精準的答案。那有沒有辦法讓你的模型學習到新的知識呢?當然有!在沒有足夠GPU運算資源對模型進行重新訓練的情況下,RAG方式對普通使用者來說更友善。本文就要來探討如何利用OpenVINO以及LangChain工具構建屬於你的RAG問答系統。

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輕鬆利用OpenVINO結合LangChain與Llama2打造智慧小助手
1 月26

輕鬆利用OpenVINO結合LangChain與Llama2打造智慧小助手

LLM大模型存在很多痛點,包括但不限於資料陳舊、無法和外部元件互動等,本文旨在使用 OpenVINO 2023.1新版本的特性加速Llama2模型,為Llama2客製化Prompt,並用LangChain 實現可連網取得最新消息的輔助搜尋功能

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運用BF16與NHWC技術實現進階版LLM微調訓練最佳化
12 月18

運用BF16與NHWC技術實現進階版LLM微調訓練最佳化

本文要來介紹如何利用BF16半精度浮點數以及將影像資料設為NHWC格式兩項技術,來最佳化大型AI模型的訓練速度與記憶體節省,並延續以微調模型訓練為範例,透過完整程式碼來示範如何發揮這兩項新技術的用法和魅力。

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如何利用低位元量化技術進一步提升大模型推論性能
12 月12

如何利用低位元量化技術進一步提升大模型推論性能

相比運算量的增加,大模型推論速度更容易受到記憶體頻寬的影響,導致算力資源無法得到充分發揮,進而影響性能;低位元量化技術是讓大語言模型(LLM)在部署過程中實現性能需求的最佳方案之一,本文將探討低位元量化技術如何幫助LLM提升性能,以及新版OpenVINO對於低位元量化技術的支援。

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活用IPEX和Intel GPU加速大型語言模型訓練效率
12 月05

活用IPEX和Intel GPU加速大型語言模型訓練效率

以IPEX (Intel-Extension-for-PyTorch)搭配Intel硬體產品,可提供最佳化功能大幅提升運作效能。例如透過PyTorch的裝置來發揮Intel GPU的潛能,加速AI模型的訓練和推論。本篇文章將說明如何善用上述兩項產品來實現效能的大幅提升,仍然以微調訓練的範例來展現它們的特性,並說明其使用方法和流程。

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Intel攜手生態系夥伴展示AI智慧醫療應用最新成果
11 月30

Intel攜手生態系夥伴展示AI智慧醫療應用最新成果

英特爾(Intel)攜手24家合作夥伴於年度台灣醫療科技展(Healthcare+ EXPO 2023)共同展示基於最新AI技術的實際應用案例,並將與近300位來自東南亞、東北亞、歐洲、中東、美州的國際代表團專家互相交流分享,以及安排超過80場的商業媒合會議,促進台灣與國際合作機會,持續擴大智慧醫療推廣與應用。

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