大模型探索者肠肠

大模型推理加速 当你使用大语言模型时，是否曾为漫长的等待时间而焦虑？几秒钟的响应延迟看似短暂，但在实际应用中却可能成为用户体验的致命伤。在实时交互、在线客服、高频调用等场景...

大模型微调参数设置 大模型微调的成功在很大程度上取决于参数的正确设置。合理的参数配置能够加速训练收敛、提高模型性能并避免过拟合等问题，而不恰当的参数则可能导致训练失败或模型...

那个让无数开发者失眠的夜晚 "CUDA out of memory. Tried to allocate 2.50 GiB. GPU 0 has 24.00 GiB tot...

在机器学习领域，有一句广为流传的话："Garbage in, garbage out"——输入的数据质量决定了输出的模型质量。这句话在大模型微调中尤为准确。与传统的机器学习...

PPO应用 当ChatGPT能够生成连贯、有用且符合人类价值观的回答时，其背后正是PPO算法在发挥作用。PPO作为目前最成功的强化学习算法之一，已成为大模型对齐的标配技术。...

RAG方案对比 检索增强生成（RAG）已成为大模型应用的主流架构，通过结合外部知识库显著提升模型回答的准确性和时效性。然而，市面上存在多种RAG实现方案，各有特点和适用场景...

传统客服的困境与大模型的机遇 客户服务是企业运营中至关重要但成本高昂的环节。传统的客服系统主要依赖两种方式：基于规则的传统问答系统和人工客服团队。基于规则的问答系统通过预设...

从单任务到多任务的跨越 大语言模型在预训练阶段学习到了丰富的语言知识和世界知识，但这些知识是通用而分散的。要让模型在实际应用中发挥作用，通常需要对模型进行微调，使其适应特定...

实战前的准备工作 在动手进行PPO实战之前，我们需要搭建好完整的开发环境并准备好必要的依赖库。RLHF训练对计算资源的需求相当可观，建议使用配备高性能GPU的工作站或云服务...

那个让无数开发者失眠的夜晚 "CUDA out of memory. Tried to allocate 2.50 GiB. GPU 0 has 24.00 GiB tot...

对于很多个人开发者和小型团队来说，显存不足是阻碍大模型微调的第一道门槛。动辄数百GB的显存要求，仿佛将微调变成了只有科技巨头才能涉足的领域。但事实上，通过一系列精心设计的显...

为什么文档切分如此重要 检索增强生成（RAG）技术在过去一年中获得了广泛的关注和应用。RAG的核心思想是在模型生成答案之前，先从知识库中检索相关的信息，然后将检索到的信息作...

向量数据库的核心优势 向量数据库之所以在近年来获得如此广泛的关注，源于其在特定场景下展现出的独特优势。这些优势使得向量数据库成为构建AI应用不可或缺的底层组件。 语义理解能...

当微调术语成为学习的第一道门槛 "师兄，我想做一下模型微调，LoRA 和 P-Tuning 哪个效果好啊？" "这个要看你的数据量和任务类型。不过你先告诉我，Full Fi...

显存计算为什么是一门玄学 "我的模型7B参数，24GB显存够不够？" "LoRA训练需要多少显存？" "QLoRA真的能让我用消费级显卡跑起来吗？" 这些问题在大模型开发的...