大模型微调技术全景解析:从LoRA到RLHF的演进之路
大模型微调技术全景解析:从LoRA到RLHF的演进之路 1. 引言:为什么要微调大模型? 大语言模型(LLM)虽然在海量数据上进行了预训练,具备了强大的通用能力,但在特定领域或任务上往往表现平平。微调
大模型微调技术全景解析:从LoRA到RLHF的演进之路 1. 引言:为什么要微调大模型? 大语言模型(LLM)虽然在海量数据上进行了预训练,具备了强大的通用能力,但在特定领域或任务上往往表现平平。微调
在使用 AI Agent 开发复杂任务(如代码重构、长篇写作)时,最头疼的就是“断档”。一旦程序崩溃或需要分阶段执行,AI 往往会丢失之前的上下文。 Anthropic 发布的 Claude Agen
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任何时代都会有技术的发展,历史课本里面讲述第一次工业革命,仅仅是一段文字就概括了一个时代的变迁。 在这两年,人工智能的发展,逐渐从历史的阅览者。
从Token预测说起 大语言模型的核心工作原理非常简单:给定前面的0到n个Token,预测第n+1个Token是什么。 举个例子: 输入:"今天天气" 模型需要预测下一个词可能是:"很好"、"不错"、
不用框架,100 行 TypeScript 从零实现一个真正的 AI Agent(附完整可运行代码) Agent 和聊天机器人到底有什么区别?
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