文章列表-AI魔法学院

文章列表

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。

Qwen7b 大模型

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

在快速发展的人工智能领域，高效且有效地利用大型语言模型 (LLM) 变得越来越重要。但是我们可以通过许多不同的方式使用大型语言模型，如果您刚开始，这可能会让人不知所措。本质上，我们可以通过两种主要方式将预训练的大型语言模型用于新任务：上下文学习（in-context learning）和微调（finetuning）。在本文中，我们将介绍介绍微调 LLM 的各种方法。

大模型微调

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。

RAG Embedding

手把手教你认识学会LangChain

什么LangChain LangChain:一个让你的LLM变得更强大的开源框架 LangChain六大主要领域管理和优化prompt。

langchain

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM，只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调

开源模型

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。

大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

Transformer 架构：预训练通常采用基于 Transformer 的架构，因为这种架构擅长捕获远程依赖关系和上下文信息。

大模型训练

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

作为当下较为知名的 AI 框架，LangChain 可以帮助开发者轻松构建各种 AI/LLM 应用和聊天机器人。

大模型开源模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

它通过几个构建的路径引导LLM对复杂问题进行推理，利用LLM的推理能力进行任务拆解。

Agent 大语言模型

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

大型语言模型(LLM)在文档问答(QA)中存在一个问题,那就是当文档无法适应LLM的小范围上下文长度时。

大语言模型 PDF 文档

金融领域Prompt工程方法浅析

三、Prompt设计原则及提示框架如上述所言因金融领域具有其特殊性，我们提出Prompt设计的三大原则： 1、分层拆解原则

prompt 大模型

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

例如：Meta 开发并公开发布的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿(7b)

开源模型

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

Diffusion Transformer (DiT) 因为引入Transformer 做多层多头注意力和归一化，因而引入了降维和压缩，diffusion方式下的底片信息提取过程，原理与LLM的重整化无异

sora

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等工具和框架投入了大量资源来研究和实现RAG技术。

RAG 检索增强

图解 Transformer——功能概览

在这个纪元中，Transformer 架构扮演着至关重要的角色。

Transformer 大模型图解

<...11 12 13 141516 17 18 19 20 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1