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2024年又过去了,去年的总结在这里我独到的技术见解:LLM的演进与发展,是时候对2024年get的新技术进行一次的沉淀和总结了。 本文从以下几个方面进行梳理
文章从环境搭建、代码实现到数据展示与分析,完整实现了一个微博热搜爬取项目。项目不仅可以作为学习爬虫的入门案例,还可扩展为更复杂的热点分析系统。
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之前专栏有介绍过LLM应用的利器RAG,通过它的实现原理,我们可以看出它有个很大的缺点就是在检索过程中只是对切片片段进行召回,所以也只能回答局部文档问题,无法回...
上一篇文章介绍了大模型应用利器--RAG。在RAG中当然少不了检索。检索算法在信息检索、搜索引擎和推荐系统等领域中扮演着至关重要的角色。它们的核心任务是根据用户...
年初在我独到的技术见解:LLM的演进与发展文章中和大家分享了LLM的应用和发展,其中有简单介绍过RAG技术,也提到我个人建议在大模型的应用中,能用prompt搞...
现在大模型应用平台让人挑花了眼,想创建个人智能体的选择越来越多了,列举一些国内主流AI平台:
好久没有更新强化学习这个系列了,今天继续更新下强化学习系列的A3C技术,后面会结合当前最火大模型强化学习训练持续更新此系列。
强化学习系列
大型语言模型的few-shot能力指的是它们在只提供极少量样本或示例时,就能够理解并执行特定任务的能力。这种能力使得模型能够在新的上下文中进行推理和表达新任务,...
随着大模型项目的开源环境越来越好,大家在本地部署一个大语言模型跑demo应该是一件很简单的事情。但是要将模型运行到生产环境,就需要考虑模型运行性能,GPU资源的...
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