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LLM是如何工作的，是否可以不用数学公式，用简单的知识进行分享
这样 LLM 就不必完全依赖其内部隐性记忆，也能更好地根据「事实」进行推理，减少胡乱编造答案的风险。 常见的检索手段包括基于稠密向量的检索（Dense Retrieval）、BM25 等关键词检索算法。
6 ngày trước · RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板， …
26 thg 3, 2025 · 一、大模型（LLM）的定义与起源 大模型（Large Language Model, LLM） 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过海量文本数据的预训练学习语言规律，具备理解、生成和推理 …
至于语言大模型LLM方向 其实就说利用了深度学习和大数据训练的AI系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言,这个是学习AIGC最基础的语言。 毕竟它用来文本数据，GPT-3，只能理解和生成自然语言 …
大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清 …
LLM原理网上已经有多资料了，如果用拟人的方法讲就是：有个白痴天才的孩子，别的不会，就会背书。他博览群书，博文强记。最后练成一个神技，你说上句，他就能立刻接出下一句。比如你说“白日依 …
工程上现有的llm主要分为开源和闭源。 开源基本就是llama大家族，所谓的243个国产大模型除开个别，几乎都是训llama，少有创新；国外有mixtral是基于llama的moe。
LLM推理可能要学术界和工业界各玩各的了，顶会一众水文工业界没人理，实际好用的算法就那么多，不过这个方向还是很值得研究的，个人感觉，难度也不小。
有计算机视觉方面的基础，想入门大语言模型，Transformer、attention之前了解过一些，想问一下佬们哪本书…
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