Vinay Raman – NVIDIA 技術博客

概念驅動的 AI 教學助手引導學生獲得更深入的見解

Wed, 07 May 2025 06:26:11 +0000

在當今的教育環境中，生成式 AI 工具既帶來了福音，也帶來了挑戰。雖然這些工具提供了前所未有的信息獲取途徑，但也引發了對學術誠信的新擔憂。越來越多的學生依靠 AI 直接回答家庭作業問題，而這通常以犧牲培養批判性思維技能和掌握核心概念為代價。大學和教育工作者面臨著越來越多的兩難境地：如何利用 AI 的強大功能作為教學工具，同時確保它補充而不是縮短學習過程。關鍵在于開發引導學生進行理解的系統，而不是簡單地傳遞答案。除了學術誠信問題外，許多大學還在努力解決助教 (TA) 短缺問題。在克萊姆森大學和全國各地的機構中，計算機科學和其他 STEM 領域的注冊人數增長超過了助教支持的速度。在某些課程中，學生與助教的比率為 20：1。在中期和項目截止日期等繁忙時期，這種不平衡通常會導致學生無法及時獲得所需的幫助。為了應對這一挑戰，我們的 Clemson Capstone 團隊著手使用…

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使用合成數據評估和增強 RAG 工作流性能

Mon, 07 Apr 2025 06:31:42 +0000

隨著大語言模型 (LLM) 在各種問答系統中的普及，檢索增強生成 (RAG) 流程也成為焦點。RAG 流程將 LLM 的生成能力與外部數據源和檢索機制相結合，使模型能夠訪問微調期間可能不存在的特定領域信息。 RAG 性能很大程度上取決于底層文本嵌入模型的質量。嵌入模型不佳會導致檢索結果欠佳，進而降低 RAG 系統的整體性能。在處理企業特定的內部數據時尤其如此，因為開箱即用的模型可能無法提供所需的準確性。為確保 RAG 系統能夠有效處理您的特定數據，您必須評估預訓練嵌入模型在語料庫中的表現是否良好。此評估所需的標注數據與最終用戶提交的查詢類型非常相似。例如，帶標注的樣本數據集可能包括以下內容：在許多情況下，現有嵌入模型在應用于特定領域的數據時無法產生最佳結果。這就需要使用與企業語料庫共享相同分布的標注數據來定制這些模型。在本文中，

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NVIDIA NIM 微服務助力電信 O-RAN 規范高級 RAG 技術實現

Thu, 10 Oct 2024 05:06:14 +0000

移動通信標準通過協調技術協議來促進不同供應商的網絡和設備之間的互操作性，在電信生態系統中發揮著至關重要的作用。隨著這些標準的發展，電信公司面臨著管理復雜性和數量的持續挑戰。通過利用生成式 AI ，電信公司可以實現技術標準解釋和應用的自動化，從而減少瀏覽、分析和實施大量規范中的規則和協議所需的時間和精力。為了展示生成式 AI 在處理標準文檔方面的強大功能，我們針對 O-RAN（開放無線接入網）標準開發了一個聊天機器人演示。 O-RAN 提供了一套規范，旨在通過使用開放接口和模塊化硬件和軟件，促進電信網絡的無線接入網 (RAN) 組件的互操作性、開放性和創新性。本文詳細介紹了我們的方法，該方法使用 NVIDIA NIM 微服務和檢索增強生成技術（RAG），高效生成對涉及大量技術規格和工作流程的復雜查詢的響應。

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