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RSS订阅原创 RAG MCP 学习笔记
检索（Retrieval）：从大规模文档集合中查找与当前输入最相关的上下文。生成（Generation）：基于检索到的信息和原始输入，使用语言模型生成最终输出。MCP（Most Competitive Path）是一种启发式搜索策略，旨在从多个候选路径或选项中选择最具“竞争力”的一个。在 RAG 的上下文中，它可以用于优化检索结果的选择、生成路径的剪枝等环节。维度描述核心思想在 RAG 中通过 MCP 算法选择最优检索路径核心价值提高生成质量、减少冗余计算关键技术。
2025-05-17 23:24:59
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原创 Datawhale AI夏令营 - NLP task3学习笔记
Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer使用注意力机制来处理输入数据，显著提高了模型的并行计算能力和性能。
2024-07-20 22:20:03
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原创 Datawhale AI夏令营- 多模态task1学习笔记
数据准备：收集和预处理训练数据，包括数据清洗、数据增强等。模型架构：设计和实现神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。损失函数和优化器：选择适合的损失函数（如交叉熵损失、均方误差）和优化器（如Adam、SGD）进行训练。训练过程：迭代训练模型，监控性能指标（如准确率、损失值）并进行调优。
2024-07-20 15:17:55
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空空如也
空空如也
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