Snorlax143

1.传统Attention 存在哪些问题？ 传统Attention存在上下文长度约束问题； 传统Attention速度慢，内存占用大； 2. Attention优化方向？ ...

一、LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理？ 数据清洗和预处理：在训练大语言模型之前，对数据进行仔细的清洗和预处理是至关重 要的。删除不准确、噪声或有偏差的数据可以减少模...

服务器上遇到的bug合集，服务器上遇到的bug合集，服务器上遇到的bug合集，服务器上遇到的bug合集，服务器上遇到的bug合集，服务器上遇到的bug合集...

《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》论文阅读...

主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络和卷积神经网络，都包含一个encoder和decoder。表现最好的模型通过attention机制连接encoder和decod...

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储和检索大规模向量数据。大模型在处理自然语言任务时会生成高维向量，Milvus可以高效地管理和查询这些向量数据，从而加速模型的推...

Minicpm-V2.6------LoRA微调代码解读，官方文档+finetune.py文件的注释...

what agent and why agent? agent四大特性、核心组件 agent的未来······...

2.1 Agent的四大要素 2.2 Agent的规划和决策能力 2.3 Agent的各种记忆机制 2.4 Agent的核心技能:调用工具 2.5 Agent的推理引擎 2...

Function Calling是指一种能力，让大型语言模型能够调用外部函数或API来执行特定任务。这种功能使得LLM不仅可以生成文本，还可以与外部系统交互，从而提供更实用...

从0开始LLM-词嵌入(embedding)：神经网络是没有办法直接处理视频、音频和文本等原始数据格式的，需要一种将原始数据表示为密集向量，以满足训练神经网络的数学运算的要...

从0开始LLM-词嵌入(embedding)-2：字节对编码（BPE）和 滑动窗口进行数据采样构建数据集...