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我们为什么需要向量?
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搞大模型的应用为什么老用到向量?
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大白话解释什么是Agent
大白话解释Scaling Law
向量数据库技术选型依据
大模型为什么会有幻觉?怎么解决幻觉问题?
推荐4个好用的大模型微调平台
00 Transformer横空出世
微调一个模型核心关注哪些点?
大模型总体技术选型总结
大模型的参数指的是什么?
大模型应用开发框架推荐
经典RAG落地中的关键问题总结
落地RAG的技术栈推荐
搞大模型为什么需要GPU?
知识库效果评估方案推荐
落地RAG,用ES?还是用知识图谱?
不同开发语言的大模型开发框架推荐
怎么计算模型推理需要多少GPU?
推荐四种落地 Agent 的方案
07 手推Transformer之前馈网络的作用是什么?
RAG 和 Agent 的本质区别是什么?
搞大模型必备的4种开源工具
04 手推Tansformer之自注意力
阿里重磅发布!Spring AI Alibaba 开发框架
05 手推Transformer之用线性代数解释自注意力
RAG 架构演进之路
03 手推Transformer之引入位置编码
我们为什么需要Agent?
分享落地RAG的一个坑之相似度不准(1)
01 手推Tansformer之为什么要理解Transformer
03 Swarm实操演练
06 手推Tansformer之多头自注意力机制
大模型为什么会有幻觉?
做大模型应用有哪4个坑?
08 手推Transformer之编码器流程
10 手推Transformer之多头掩码自注意力机制
02 Swarm核心概念
知识图谱是什么?和大模型的关系是什么?
3分钟讲清楚大模型预训练和微调
02 手推Transformer之词嵌入
09 手推Transformer之解码器