智泊AI

SFT 先调 prompt，保证让模型可以按照你想输出的样式先输出。如果怎么调都不行建议换模型，说明能力不行。 正常来说，通过prompt至少有20%以上的答案是正确的，才...

一、什么是时间序列预测？ 对于时间序列预测不太了解的小伙伴，这里有必要让大家快速入个门。 就从一道简单的预测题开始吧，请听题：小明是一个小学生，最近3次考试的数学成绩依次是...

原作者：归来仍是少年 在大模型技术实际部署时，一个极具实践价值的核心问题在于：当前输出效果未达预期，究竟源于Prompt设计缺陷，还是模型固有能力的局限？ 这一判断至关重要...

多模态学习（Multimodal Learning）作为一项关键技术，通过综合处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态，显著增强了模型对复杂信息的解析能力。 其本质在于发挥...

一、循环神经网络基本概念 循环神经网络（RNN）‌作为人工神经网络的一种，其核心特性在于能够处理具有时序依赖的数据。 与传统神经网络不同，常规神经网络（如卷积神经网络）通常...

引言：今天我们分为两大部分讲AI大模型的知识点，第一个部分是注意力机制，第二个部分是自注意力机制。 一、注意力机制 01 一句话秒懂 注意力机制=让AI学会"抓重点"的魔法...

基础概念 20世纪60年代，机器怎么理解自然语言 上图是早期对自然语言处理的理解 自然语言处理（NLP）因对人类语言的计算建模与分析需求日益增长而备受关注。其应用场景已覆盖...

一、AI大模型的定义与分类 AI大模型(Large AI Models / Large-scale AI Models) 是指拥有亿级以上参数的深度学习模型。 AI大模型利...

学AI大模型也有一段时间了，之前学大模型一直都是东一榔头，西一棒槌，这学一点那学一点，网上很多名义上说是系统化大模型教程的，到后面也是零零散散，拼拼凑凑的教程，我花了几个月...

在传统神经网络架构中，权重系数的计算通常依赖于X与Y的关联性建模，但自注意力机制提出了一种创新范式。 该机制能够更有效地捕捉输入序列X内部各元素间的动态关联，并量化这些关联...

在大模型技术快速发展的今天，模型规模的不断扩展已成为推动性能提升的核心因素。但传统的"密集"（Dense）架构，其每次推理都需调用全部参数，正面临着计算成本和能耗的巨大瓶颈...

从GPT3演进到ChatGPT，从GPT4赋能GitHub Copilot的发展历程中，微调技术发挥了关键作用。 本文将系统解析微调（fine-tuning）的核心概念、实...

随着人工智能的日益火爆，大语言模型（LLM）的应用正变得无处不在。在垂直领域的SFT微调（Supervised Fine-Tuning）作为提升模型专业能力的关键技术，更是...

在RAG应用开发中，第一步就是对于文档进行chunking，chunk质量会直接决定整个RAG检索的质量。 过去，行业通常会采用先chunking再embedding，最后...

说真的，这两年身边做前端、后端、C++、移动开发的同事纷纷转向大模型，难免让人感慨。记得以前我们一起折腾SSM框架、解决浏览器兼容性问题、优化SQL查询，还觉得这些技能能稳...

啥是微调?为啥要微调?什么时候微调? Fine-tuning(微调/精调) 指在预训练模型上，用特定任务的数据进行额外训练，微调模型参数，使其适应新任务。 预训练模型： 已...

在大型语言模型(LLM)深度融入各行业的当下，检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)技术已成为优化 LLM 知识精准度与时效性...

多模态RAG综述 简介:《Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augme...

一句话解释: Prefill 和 Decode 的分工 大语言模型生成文本的过程本质上是给定上下文，逐词预测下一个词。但在实现上，这个过程被明确地分成两个阶段： 为什么不能...

预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。 预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进...