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LLM架构从基础到精通之循环神经网络（RNN）“以下是已更新文章：1. LLM大模型架构专栏|| 从NLP基础谈起2.LLM大模型架构专栏|| 自然语言处理（NLP）之建模3. LLM大模型架构之词嵌入（Part1）4. LLM大模型架构之词嵌入（Part2）5. LLM大模型架构之词嵌入(Part3)欢迎关注公众号【柏企科技圈】【柏企阅文】在人工智能的领域中，神经网络是推动技术发展的核心力量。今天，让我们深入探讨循环神经网络（RNN）及其重要变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环

策略模型根据给定输入q生成输出O；一个单独的价值模型预测基线v，与广义优势估计（GAE）一起用于计算优势A；奖励r包含使用参考模型和奖励模型计算出的KL惩罚项；这种架构会导致显著的资源开销。

检索增强思考（RAT）通过引入模仿人类思维过程的推理循环，弥补了这些差距。这使得它在以下应用场景中具有极高价值：复杂问题解答特定领域的AI助手研究密集型工作流程。

📖阅读时长：20分钟🕙发布时间：2025-02-02欢迎关注知乎和公众号的专栏内容公众号【】【】 嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例（例如检索、分类），但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。克服此限制的一种方法是微调。在本文中，我将讨论这项技术背后的关键思想，并分享一个微调嵌入以将查询与AI招聘信息匹配的具体示例。文本嵌入模型的一个常见用途是检索增强生成（RAG）。