文章列表-AI魔法学院

文章列表

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

好处在于，原来完成任何一个下游任务，如总结，情感分析，都需要微调一个模型，而现在，只需要通过输入写prompt给模型就可以，甚至利用prmpt还能激发出大模型的推理思考能力（COT），而这样做的成本非常低

LLM

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

多机训练不通，DeepSPeed配置问题：多机间NCCL 不能打通解决方法：新建 .deepspeed_env 文件，写入如下内容NCCL_IB_DISABLE=1NCCL_DEBUG

大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

• ReAct 通过将动作空间扩展为任务特定的离散动作和语言空间的组合，将推理和行动融合到 LLM 中。

agent

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：跟正常的指令微调方法一样，只是组织数据的时候把历史聊天记录拼接起来，作为上下文信息喂给模型。

大模型

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

这一部分是操作指南，内容较为实用但可能略显枯燥。

第一性原理大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

2、前检索模块：在正式检索之前，前检索模块可以进行多种预处理操作。

知识库 RAG检索增强

如何构建基于大模型的App

在构建基于大模型的App时，很容易将这些LLM简单地用作知识/事实源（即搜索引擎）。

构建大模型App

理解 o3 及其技术分析

1.2、如何理解o3的能力大模型的能力与人并不相同，o3可以完成一些常人很难胜任的工作，但也有很多对人简单的问题o3很难完成。

o3 技术分析

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

条左右数据的微调，看看能否把acc打上去~ �� 一，准备数据我们需要把数据整理成对话的形式，即 context 和 target 的配对，然后拼到一起作为一条样本

开源模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

fin，tech 是两个英文单词的缩写，一个是 financial, 一个是 technology，所以 Fintech 指的就是如何把科技和金融包含到一起。

Fintech 金融

Openai 异步客户端接入国产大模型 Kimi

公开的服务地址 https://api.moonshot.cn · model : 模型填写moonshot-v1

Kimi Chat 大模型

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。

检索增强式生成 RAG

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

这里给出原文的插图，并基于原文作一定分析，会相对难读一点，请诸位见谅。

LLM Agents

深入探讨GPTs和AI Assistant

但是 GPTs 提供的方式是让所有人都可以得到定制版的ChatGPT，用户可以根据自己的生活，工作，学习等不同的场景，制定适合自己的ChatGPT，并且可以和其他人进行共享。

GPTs AI Assistant

揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

在硅谷，DeepSeek被称作“来自东方的神秘力量”。

DeepSeek 大模型

<...71 72 73 747576 77 78 79 80 ...>

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