在语言模型（LLM）的生成过程中，“采样”指的是模型在预测下一个词语时，如何从多个可能候选中进行选择的机制。与其说采样仅仅是挑出概率最高的那个词，不如理解为它通过不同的策略（如 Top-K、Top-P

我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

AI Agent是一个以大语言模型（LLM）为核心的程序，旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息，并选择使用预设或新建的工具（函数），以迭代运行方式完成任务。

欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Transfo

LangChain之借助网络抓取和数据提取的云平台Apify，实现深度爬取网站内容，同时提取文本内容进行向量存储，并回答相应的问题。

LangChain的网络爬虫功能通过集成工具简化了网页数据的自动抓取和文本转换，支持异步加载和多种HTML到文本的转换方法，为自动化网络研究提供了强大支持。

先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》，不少朋友偷偷问我：“什么是LLM的三角原则？”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。这套原则其实不复杂，由“3+1”(一范式三原则)个基础组

在人工智能迅猛发展的今天，Google Chrome 正在通过其前沿的技术推动浏览器体验的革新。特别是 Gemini 大模型作为 Chrome 的核心AI技术之一，正引领着智能化应用的新时代。

自ChatGPT发布以来，大语言模型（Large language model, LLM)就成了AI乃至整个计算机科学的话题中心。学术界，工业界围绕大语言模型本身及其应用展开了广泛的讨论.