大模型

由于 GPU 能够加速并行计算，在人工智能领域独领风骚。本文将介绍大语言模型工程化过程的 GPU 选型、相关计算指标、分布式训练最佳实践，揭示 GPU 的核心作用。

混合专家 (MoEs) 是人工智能中的一种技术，提供了独特的方法，可以在有效地扩展模型的同时保持甚至提高其性能。本文将解释专家混合模型是什么，以及相关应用。

Grok-1 是一个拥有3140亿参数的专家混合模型，本文深入探讨 Grok-1 的技术复杂性、训练方法、安装部署、未来工作等内容，揭示了它在大模型革命中的地位。

如何在有限的计算资源和能源消耗下实现复杂模型的高效运行？量化技术是解决这一挑战的关键技术之一，本文带您深入了解模型量化技术，分析各种模型量化方法。

为满足相关需求的同时降低计算门槛和减少能源消耗，微调技术由此诞生，进而产生许多高效微调方法。本文介绍 Prefix Tuning 方法，从架构、原理、优势等方面阐述，带您迅速领悟其中奥义。

Transformer架构相对于早期的 RNN 显著提高了自然语言任务的性能，以其独特的注意机制和并行处理能力而闻名。本文回顾 Transformer 经典架构的解码器原理与应用，温故知新。

Transformer架构相对于早期的 RNN 显著提高了自然语言任务的性能，以其独特的注意机制和并行处理能力而闻名。本文回顾 Transformer 经典架构的编码器原理与应用，温故知新。

LoRA 可以在不牺牲性能的情况下更快、更高效地自适应 LLM。在这篇深入的文章中，我们将探讨 LoRA 的实现原理、性能优势和应用场景，以及它如何重塑自然语言处理的格局。

OpenAI 推出了其最新视频模型 Sora，其展现出令人难以置信的自然、逻辑和微妙的情感，能够无缝融入周围环境。本文结合当前披露出的有效信息，带您全面了解 Sora 模型。

随着大型语言模型热度的不断升温，越来越多的开发者和企业投身于基于这些大模型的应用程序开发中。本文将探讨 RAG 和微调在各个维度之间的微妙差别，发掘它们的适用场景。

向量数据库的出现，无疑将引领数据处理的变革，为我们带来前所未有的可能性。本文将围绕向量数据库，详细介绍向量存储的高级分类，并尝试从在企业规模上构建生成式人工智能应用程序的角度来审视这个新市场。

向量数据库的出现，无疑将引领数据处理的变革，为我们带来前所未有的可能性。本文将围绕向量数据库，详细介绍向量存储的高级分类，并尝试从在企业规模上构建生成式人工智能应用程序的角度来审视这个新市场。

在这篇文章中，将探讨如何利用 Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，结合 MongoDB 数据库和 LangChain 框架，来构建一个先进的私人知识聊天机器人。

CoT可以解决 对LLM 进行微调，或者通过少量提示来教会 LLM 的局限性。在本文中将探讨 CoT 提示以及如何应用 CoT 提示提升 LLM 的业务表现能力。

大语言模型（LLM）可以在提示词工程（Prompt Engineering）的帮助下处理数学问题和常识推理等复杂任务，提示词可以指定所需的输出格式、提供先验知识或引导 LLM 完成复杂任务。

随着大语言模型的到来，人工智能正在学习如何交流、理解和生成类似人类的文本。本文将盘点大语言模型技术，探讨 LLM 是什么、工作原理、为什么备受瞩目，以及如何塑造我们的未来。

从初步尝试到成为人工智能领域的万千宠爱，一种又一种的技术突破，使得大语言模型如同站在巨人的肩膀肩上，窥探着未来智能世界的无限可能。

模糊匹配是指在不完全相同的情况下找到相似字符串的过程，在文本搜索、数据清洗、自然语言处理等领域都极为重要。本文介绍模糊字符串匹配技术LlamaIndex。

自 2015 年 OpenAI 成立以来，它已经成为了人工智能领域的一股强大力量。本系列文章将回顾 GPT 模型的发展历程，分析其关键的技术突破和创新，以及探讨其对未来人工智能发展的影响。

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