为什么没事儿不要想着微调？先来看这个金融模型case的微调用了多少数据，看完劝退啊哈哈哈。这只是量级上的吓人，况且微调对数据的要求比rag要严格式上也不能放松。

人在不断的驱赶下依然还有新的立足之地，这些新领地恰恰是技术延展出来的百年前的纺织工人的后代并不会接着做纺织，他可能是一名铁路工人。

谷歌在2017年发布Transformer架构的论文时，论文的标题是：Attention Is All You Need。重点说明了这个架构是基于注意力机制的。

LLM中的强化学习：PPO、DPO、KTO等。 为什么要用强化学习训练、强化学习算法发展脉络、常见的强化学习算法：PPO、DPO、KTO等等

上一篇如何使用LoRA训练大模型，但是模型的效果不是很好，可以看如下对话： ... 对话的偏好不是我们想要的答案，所以需要继续微调训练，这篇文章就介绍DPO。

一文详细图解Swin Transformer架构，探索移动窗口attention、patch merging、patch partition等技术细节

Oh My Git是一款开源的Git 学习游戏，用可视化方式教你搞懂 Git 的工作原理！它不是一堆文档，不是看教程视频，而是一边操作 Git，一边看到结果发生变化，边玩边学，根本停不下来。

潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）是一种基于深度学习的生成模型，它是在传统的扩散模型的基础上进行了改进和扩展。

本文介绍了一种实现Lipschitz 连续条件的新方法——SpectralNormalization，以实现更稳定的GAN，快来看看叭🌱🌱🌱