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RSS订阅原创 DeepSeek+RAGFlow私有化部署完全指南：零基础到精通的保姆级教程
这期内容分享下在我们个人本地电脑私有化部署 DeepSeek R1 + RAGFlow，也想观察下在没有GPU的机器上跑起来体验如何？这期分享全程操作的干货内容，言简意赅，不要怕学不会，现在部署大模型已经很简单了。照着我说的一步步做，一定能成功！以上环境相信大部分朋友都具备。远程连接虚拟机，准备下载RagFlow⑥ 配置模型提供商我英文水平一般，先切换到中文，哈哈点击头像，找到左侧模型提供商找到ollama，点击添加模型参考我这图上面配置就行，一看就懂哈。
2025-04-01 10:41:19
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原创 2025AI大模型完全知识手册：构建完整认知体系
与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。AI大模型通过学习大量的图像数据和构建更深更复杂的神经网络，使计算机能够对图像进行更加准确的识别和分析。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。
2025-04-01 10:38:40
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原创 完全本地化的AI知识库：DeepSeek+RAG终极部署手册
本文将介绍 DeepSeek 大模型 + RAG 技术构建本地知识库的方法，将 DeepSeek 本地大模型与丰富的本地知识库相结合，并使用 CST/ABAQUS 官方支持文档创建了一个 “虚拟 CST/ABAQUS 技术支持工程师” AI 智能体，验证了 AI 模型 + 行业本地知识库在业务中的实际运用效果。这些数据和经验不仅为 “虚拟工程师” demo 今后的升级迭代提供了充足的训练素材，也使得 AI 技术支持的个性化定制成为可能，以更好地满足特定业务需求。：DeepSeek；Embedding；
2025-04-01 10:34:46
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原创 2025最全RAGFlow搭建指南：一篇搞定所有技术细节
RAGFlow是一个基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的框架，它结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个关键的自然语言处理技术。为我们提供了一种强大的方式来处理复杂的自然语言处理任务，它能够生成更加准确、丰富和相关的结果。
2025-04-01 10:27:32
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原创 跟着吴恩达学LangChain：一本书变智能助手的完整教程
编辑吴恩达（英语：Andrew Ng，1976年4月18日—）是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。2011年，吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目2014年5月16日，吴恩达加入百度，负责“百度大脑2017年12月，吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai，担任公司的首席执行官。
2025-04-01 10:20:48
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原创 Ollama本地AI全栈指南：部署+调优+落地完整攻略
前几篇，分享的都是如何白嫖国内外各大厂商的免费大模型服务~有小伙伴问，如果我想在本地搞个大模型玩玩，有什么解决方案？Ollama，它来了，专为在本地机器便捷部署和运行大模型而设计。也许是目前最便捷的大模型部署和运行工具，配合Open WebUI，人人都可以拥有大模型自由。今天，就带着大家实操一番，从 0 到 1 玩转 Ollama。如果要使用的模型不在 Ollama 模型库怎么办？
2025-03-29 10:27:25
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原创 Ollama本地AI部署终极教程：手把手带你完成每个步骤！
大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-03-29 10:24:06
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原创 零基础入门：Ollama本地大模型部署完全指南
Ollama是一个本地运行大型语言模型（LLM）的工具，Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma等开源的大型语言模型。用户可以根据自己的需求定制模型参数，比如调整模型的大小（通过选择不同的模型版本，如小型、中型、大型模型）来平衡性能和资源占用。它能够加载预训练的模型。
2025-03-29 10:21:48
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原创 Llama 3.1本地部署终极指南：基于Ollama的完整解决方案
2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。
2025-03-29 10:17:31
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原创 别再看乱七八糟的教程了！2025年最靠谱的全套AI学习路线在这
在人工智能（AI）飞速发展的今天，掌握AI技术已经成为了许多高校研究者和职场人士的必备技能。从深度学习到强化学习，从大模型训练到实际应用，AI技术的广度和深度不断拓展。作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？别担心，今天我为你。
2025-03-25 11:15:25
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原创 RAG 本地化实战：基于 Ollama+RagFlow 的私有知识库构建指南
上一篇[文章]我们介绍了如何利用 Ollama+AnythingLLM 来实践 RAG ，在本地部署一个知识库。借助大模型和 RAG 技术让我可以与本地私有的知识库文件实现自然语言的交互。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！本文我们介绍另一种实现方式：利用 Ollama+RagFlow 来实现，其中 Ollama 中使用的模型仍然是我们再来回顾一下 RAG 常见的应用架构CPU >= 4 核RAM >= 16 GBDisk >= 50 GBDocker >= 24.0.0 & Docker
2025-03-25 11:09:40
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原创 30+程序员如何破局？转战AI大模型，35岁危机变机遇！
作为一位30+北漂男程序员，2个月零基础转行大模型，成功拿下我，开启了我的大学生活。因为听学长学姐说我们专业毕业了也是比较累的，但是我当时励志在北京创出一番事业来，所以我觉得其实都还好。后来我留在北京工作生活，，天天在高级写字楼工作，我想很多人都会很高兴在北京获得一份在高级写字楼里的工作，我也不例外，但是我到这里按年算起来，这十年来我从一个基层码农到现在的中层，月薪也涨到了2w+,一直以来我都是一个对生活没有什么特殊要求的人。但是今年我生日时，我突然就意识到，我已经32了，
2025-03-25 11:06:24
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原创 转行AI大模型开发：挑战、机遇与高效学习路径
转行AI大模型开发难吗？怎么学才能找到工作？这应该是所有新人都会面临的问题，所以我结合自己的经历，做了一些总结和学习方法，希望能对大家有所帮助。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-03-25 10:59:30
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原创 为什么说程序员转行首选AI大模型工程师
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
2025-03-18 10:36:35
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原创 普通程序员如何成功转行AI大模型？五大关键步骤详解，非常详细！
人工智能已经成为一个非常火的方向。作为一名普通的程序员，该如何转向AI大模型方向。以程序员为例，看看普通程序员如何开启AI大模型之路。作为一名程序员，在考虑转行至大模型领域时，可以将在前端开发中积累的技能和经验与大模型技术相结合，从而为你的程序员开发工作带来诸多好处。以下是转行大模型对程序员的一些潜在益处：更丰富的交互体验：大模型如自然语言处理（NLP）和机器学习模型可以用于创建更智能、更自然的用户交互界面。例如，通过集成聊天机器人或语音识别功能，可以提升用户的交互体验。
2025-03-18 10:29:41
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原创 java开发程序员转行可以做些什么？
Java程序员是一个职位，避免不了会出现有人想转行或者被迫转行的情况，有同学想要了解一下Java程序员转行的话都能干什么，这里小编就来给大家介绍几个比较多的，以供大家参考。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-03-18 10:28:07
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原创 程序员转行做大模型，可以选择哪些岗位，如何选择？
他们还需要处理数据管道和监控模型的性能。大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-03-18 10:25:52
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原创 从后端程序员到大模型工程师的转型攻略，非常详细收藏我这一篇就够了
由后端程序员向大模型工程师的成功转型并非易事，但这绝对是一条值得追求的道路。上述攻略只是为你提供了大致的方向指引，在实际过程中还需要根据自身情况进行适当调整。最重要的是保持好奇心和求知欲，勇于面对挑战，相信终有一天你会成为一名出色的AI专家。祝愿你在新的旅程中取得辉煌成就！
2025-03-18 10:24:41
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原创 大模型深入行业，正从“星星之火”走向“燎原之势”
并且，在盘古17亿化合物的药物分子大模型基础上，增训了350万天然产物分子数据，首次构建了中药材天然产物分子计算大模型，基于数智本草平台快速精准的文本挖掘算法、整合的疾病基因和药物靶点信息，系统诠释了多个复方中成药的作用机制，有望更好地优化方剂和发现新药，提升中医药研发创新效率。同时，还将中医名医专家经验的数据整理，对大模型进行微调，构建了名医辅助诊疗开方模型，进而实现名医经验的传承。
2025-03-17 21:09:03
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原创 企业该如何抓住大模型这一风口？
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为新时代的风口。它们不仅拥有强大的语言处理能力，还能在多个领域展现出惊人的应用潜力。对于企业而言，如何抓住这一风口，将大模型技术融入自身业务，成为提升竞争力的关键。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-03-17 21:03:59
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原创 大模型部署的问题，以及企业级大模型的分布式部署方案
在学习大模型的过程中，很多人都知道大模型的训练与部署，但网上大部分资料介绍的都是单机训练和部署。
2025-03-17 21:01:25
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原创 【2025首发】AI大模型学习路线：适合新手和大学生的详细指南与技巧！
人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分，所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势：人工智能已经成为了未来技术的趋势，它将会在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率：人工智能可以自动化一些重复性的工作，比如数据分析、图像识别等等，这样可以提高开发效率，减少开发时间和成本。人工智能可以提高产品质量：人工智能可以通过分析数据和模式来预测和避免错误，从而提高产品的质量和可靠性。
2025-03-14 15:09:35
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原创 什么是大语言模型，如何构建自己的大型语言模型？
您可以在 Hugging Face Open LLM 排行榜上了解所有 LLM 的概览。通常，研究人员从现有的大型语言模型架构（例如 GPT-3）开始。
2025-03-14 14:05:51
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原创 人工智能的局限性：大模型面临的三大难题
大模型这两年被宣传的沸沸扬扬，好像它真的无所不能，似乎很快就要取代很多人的工作，但事实真的如此吗？非也。尽管它让人们看到了通用人工智能的可能性，它可以写作、写诗、作曲、编程、画画、生成视频、写邮件等，但它并不是没有任何缺点的。目前来说，它有三个非常大的局限性，导致它在应用过程中，并没有人们理想中那么好的效果。这三个局限性是：知识的局限性；幻觉问题；数据安全问题。
2025-03-14 14:01:55
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原创 大模型时代：为什么建议程序员要去学习AI大模型？
在科技浪潮的推动下，人工智能（AI）技术已经成为推动软件行业发展的核心动力。而在AI技术的众多分支中，AI大模型以其巨大的潜力和广泛的应用场景，逐渐成为了程序员们关注的焦点。本文将从程序员的角度出发，探讨AI大模型的定义、应用，以及为何程序员需要深入了解大模型的相关知识。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-03-14 14:00:37
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原创 零基础零成本，手把手部署一个属于你的私有大模型， 训练自己私有大模型
看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。
2025-03-07 16:11:16
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原创 本地部署大模型？看这篇就够了，Ollama 部署和实战
Ollama，它来了，专为在本地机器便捷部署和运行大模型而设计。也许是目前最便捷的大模型部署和运行工具，配合Open WebUI，人人都可以拥有大模型自由。今天，就带着大家实操一番，从 0 到 1 玩转 Ollama。
2025-03-07 16:09:53
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原创 只需三步，手把手带你在本地部署运行大模型
在当前的技术环境下，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能，包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展，个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型，以探索和利用它们的潜力。本文将详细介绍如何使用Ollama，一个开源项目，在Mac上本地运行大型模型（Win同理）。通过遵循以下步骤，即使是配备了几年前硬件的电脑，也能够顺利完成部署和运行。
2025-03-07 16:03:32
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原创 本地离线部署Ai大模型的三种方案，含安装教程！
大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-03-07 16:02:16
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原创 零基础，零成本，部署一个属于你的大模型
看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。
2025-03-07 16:00:17
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原创 本地化大模型部署攻略与基于RAG的私有知识库构建全指南
以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构建专属自己的知识宇宙。
2025-03-07 15:57:08
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原创 普通程序员如何成功转行AI大模型？五大关键步骤详解，非常详细收藏我这一篇就够了
人工智能已经成为一个非常火的方向。作为一名普通的程序员，该如何转向AI大模型方向。以程序员为例，看看普通程序员如何开启AI大模型之路。作为一名程序员，在考虑转行至大模型领域时，可以将在前端开发中积累的技能和经验与大模型技术相结合，从而为你的程序员开发工作带来诸多好处。以下是转行大模型对程序员的一些潜在益处：更丰富的交互体验：大模型如自然语言处理（NLP）和机器学习模型可以用于创建更智能、更自然的用户交互界面。例如，通过集成聊天机器人或语音识别功能，可以提升用户的交互体验。
2025-03-04 17:33:45
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原创 从后端程序员到大模型工程师的转型攻略，非常详细收藏我这一篇就够了
由后端程序员向大模型工程师的成功转型并非易事，但这绝对是一条值得追求的道路。上述攻略只是为你提供了大致的方向指引，在实际过程中还需要根据自身情况进行适当调整。最重要的是保持好奇心和求知欲，勇于面对挑战，相信终有一天你会成为一名出色的AI专家。祝愿你在新的旅程中取得辉煌成就！
2025-03-04 17:32:13
800
原创 大模型入门指南：保姆级教程，收藏这一篇就够了
通俗来讲，大模型就是输入大量语料，来让计算机获得类似人类的“思考”能力，使之能够理解自然语言，能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。
2025-03-04 17:29:11
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原创 大模型零基础教程（非常详细），大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！
大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。大模型是具有大量参数和复杂结构的模型，这些模型通常具数十亿甚至数万亿个参数，能够处理大规模的数据和复杂的任务。通常使用深度学习技术，如深度神经网络，可以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-03-04 17:25:53
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原创 程序员转行做什么好：数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师
先给结论再说理由：数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。这些领域不仅因应了当前技术发展的趋势，也为程序员提供了转型的广阔舞台和职业发展的新机遇。一起来看看吧！程序员转行时，应考虑当前市场上的热门行业和岗位需求。例如，AI大模型工程师、数据分析师、前端开发工程师、全栈开发工程师等都是当前市场上需求量较大的职位。就拿数据分析师来说，因其在商业决策中的关键作用，已经成为市场上的热门职位。随着各行各业对数据驱动决策的需求不断增长，数据分析师的需求量也在持续上升。
2025-03-04 17:24:03
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原创 不要上来就大模型，从训练一个小模型开始
从训练一个小模型开始，大模型太复杂小模型刚刚好有句老话叫眼高手低，最近发现有些人就是眼高手低的现实案例，在什么都不懂的情况下就想搞大模型，小模型还看不上。但其实最好的方式是从一个小模型开始，至于原因就是因为小模型相对比较简单一点，其次就是硬件要求较低，普通人能够玩的转。从小模型开始为什么建议大家从小模型开始，特别是一些开源小模型？之所以建议大家刚开始以小模型为主，原因就是因为从技术原理来说，大模型和小模型没有本质上的区别；只不过大模型和小模型由于量变导致的质变，大模型的复杂度与小模型不能同日而语。
2025-03-03 15:49:15
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原创 知识图谱融入向量数据库，带来RAG效果飞升
随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛使用，如何提升其回答的准确性和相关性成为一个关键问题。检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库，为LLMs提供了额外的背景信息，有效地改善了模型的幻觉、领域知识不足等问题。然而，仅依靠简单的 RAG 范式存在一定的局限性，尤其在处理复杂的实体关系和多跳问题时，模型往往难以提供准确的回答。
2025-03-03 15:48:11
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原创 大模型微调最新综述：LLMs微调从基础到突破的最终指南
本技术报告深入研究了微调大型语言模型（LLMs）的过程，融合了理论见解和实践应用。首先追溯了LLMs的历史发展，强调它们从传统自然语言处理（NLP）模型的演变及其在现代人工智能系统中的关键角色。分析区分了各种微调方法，包括监督学习、无监督学习和基于指令的方法，强调它们对特定任务的各自影响。报告介绍了一个结构化的七阶段微调管道，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。关键考虑因素包括数据收集策略、处理不平衡数据集、模型初始化和优化技术，特别关注超参数调整。
2025-03-03 15:46:20
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