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大模型是如何生成回复的?背后逻辑又是怎样?

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2024-07-19 17:00:00
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AI老兵文哲-技术科普
大模型科普
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简介
RAG增强检索是如何工作的?
03:48
RAG实战中常见的问题
04:35
通俗易懂理解全量微调和LoRA微调
11:56
理解向量数据库与文本向量检索效率
03:42
通俗易懂理解大模型预训练和微调
05:44
什么是灾难性遗忘?为什么要重视它?
05:58
最近火爆的GraphRAG是什么? 真的那么有用吗?
08:00
通俗易懂理解提示工程、RAG和微调
04:08
模型微调中最不需要关注的应该是GPU成本
05:59
当前大模型技术能否走向AGI?
05:28
在大模型项目中构造好Benchmark的重要性
02:32
大模型是如何生成回复的?背后逻辑又是怎样?
07:25
使用大模型时可调节的TopK、TopP到底是什么意思?
08:07
大模型项目选择RAG还是微调:八个判断依据
04:30
大模型项目选择RAG还是微调:三个案例
04:54
微调一个模型需要多少GPU显存?
07:55
大模型成功背后的RLHF到底是什么?
06:45
什么是混合专家模型(MoE)?
05:18
通俗易懂理解自注意力机制(Self-Attention)
06:40
什么是生成式AI?生成AI不等于大模型,判别模型和生成模型
04:23
20240724-关于Llama3.1模型简要总结&启示-横屏
05:49
经典RAG结构的问题以及几点解决思路
06:04
什么是知识图谱?与大模型的关系是什么?
06:36
如何把RAG和知识图谱结合
07:38
什么是大模型量化和蒸馏?
05:38
20240712- 什么是模型的泛化能力?-横屏
03:36
什么是大模型幻觉?为什么会产生幻觉?
05:09
大模型项目落地中的五个坑
05:45
什么是端到端(End-to-End)模型?
07:30
从技术可行性剖析AI搜索场景的可落地性
03:59
传统AI与基于大模型AI之间的区别
05:18
选择大于一切:AI项目技术可行性与商业价值的双重解析
06:08
从Scaling laws来分析GPT5是否会远超GPT4
06:39
未来一年大模型发展的八大趋势
07:48
20240807-03通俗理解大模型领域关键术语以及它们之间的关系-横屏
05:32
适合与不适合用生成式AI的场景
06:01
经典RAG很难解决的问题以及Agent思路
05:23
什么是In-context learning
05:20
什么是Continue Pretraining(增量预训练)?
05:27
In-context learning微调和增量预训练之间的区别
05:55
为什么需要智能体(Agent)
07:47
个性化教育系统的核心要素以及设计理念
07:03
RAG、In-context learning微调之间的选择
09:01
通俗理解OpenAI O1的技术和应用
08:43
模型推理时所需的GPU显存
06:04
如何对AI项目做优先级排序
08:40
大模型项目失败的十大原因(一)
09:03
大模型项目失败的十大原因(二)
07:48
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