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在大模型项目中构造好Benchmark的重要性
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大模型项目选择RAG还是微调:八个判断依据
使用大模型时可调节的TopK、TopP到底是什么意思?
RAG增强检索是如何工作的?
微调一个模型需要多少GPU显存?
当前大模型技术能否走向AGI?
通俗易懂理解自注意力机制(Self-Attention)
RAG实战中常见的问题
使用大模型时可调节的温度指的是什么?
最近火爆的GraphRAG是什么? 真的那么有用吗?
大模型项目落地中的五个坑
大模型成功背后的RLHF到底是什么?
什么是大模型幻觉?为什么会产生幻觉?
大模型项目选择RAG还是微调:三个案例
大模型是如何生成回复的?背后逻辑又是怎样?
传统AI与基于大模型AI之间的区别
模型微调中最不需要关注的应该是GPU成本
通俗易懂理解提示工程、RAG和微调
理解向量数据库与文本向量检索效率
通俗理解大模型领域关键术语以及它们之间的关系
GraphRAG+智谱AI大模型glm-4构建近2万字文本知识索引+本地/全局检索本地知识图库。一份源码搞定众多大模型与GraphRAG的集成。
经典RAG很难解决的问题以及Agent思路
什么是知识图谱?与大模型的关系是什么?
从技术可行性剖析AI搜索场景的可落地性
什么是端到端(End-to-End)模型?
什么是灾难性遗忘?为什么要重视它?
从Scaling laws来分析GPT5是否会远超GPT4
强推!这可能是唯一能将AI Agent讲清楚的课程了,公认最适合新手入门Agent大模型实战系列,3小时全流程解读分析,简直比刷剧还爽!人工智能|大模型
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