文章列表-AI魔法学院

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最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

大模型方向的offer，只拿到两个，打算选择其中一家。

大模型面试

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

外挂数据库最简单的使用方式是，根据用户的问题，从数据库中召回若干条相关的文档片段，将文档片段和用户问题一块输入到大模型，让大模型根据文档片段回答用户的问题。

大模型

大模型应用的10种架构模式

作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。

大模型架构

中文开源OCR框架对比及介绍

模型指标（单字符）：推理性能：EasyOCR的测试速度较慢，lite的独特之处则在于它很轻快，不管是模型大小还是推理时需要的内存。

OCR

国产大模型与全球最强大模型大比拼：语义理解、数学推理同台竞技，究竟谁更厉害

最近一段时间，清华大学ChatGLM2-6B、阿里巴巴的千问大模型、百川的大模型都陆续开源，中文大模型一篇繁荣。

大模型

我，大语言模型

作为大语言模型，我只前向思考，不反向思考。

大模型

AIGC大模型，潮水褪去之后

学术前沿发了非常多针对大模型的论文，呈现出一幅百花齐放的景象。

大模型

国内法律类大模型介绍

国内法律类大模型列表： 1.

法律大模型

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

今天我们将要介绍最重要，也是目前基于Transformer做大模型预训练最基本的并行范式：来自NVIDIA的张量模型并行(TP)。

开源模型

大模型应用设计的10个思考

基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题，在自然语言处理领域，大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence 到 sequence 的模型。

大模型应用

ollama本地部署自然语言大模型

大模型已经发布很久，网络上的大模型形形色色，现在已然是群英荟萃，那么，如何在本地运行一个大模型？

ollama 语言大模型部署

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

幻觉现象的存在严重影响LLM应用的可靠性，本文将探讨大型语言模型(LLMs)的幻觉问题，以及解决幻觉现象的一些常见方法。

大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

终于又有时间更新文章了，今天继续总结最近一周的研究动态，梳理了10篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展，其中涉及涉及多模态RAG、推理时对齐、多模态模型、大模型微调、大模型Agent等热门研究。

大模型研究

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别，当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络，利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。

OCR 手写文字识别

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

与此同时，我们也欣喜地看到，越来越多的大模型团队和产品如雨后春笋般出现。

中文训练大模型

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