LoRA的全称是Low-Rank Adaptation（低秩自适应）。它的核心思想是为解决大模型全参数微调成本高昂的问题而设计的一种高效微调方法...

咱们用生活化的比喻，把大模型的神经网络讲明白，不用复杂公式，核心就看这3点：结构像“分层流水线”、工作靠“信号传递+加权投票”、能力来自“海量数...

高效微调（Efficient Fine-tuning）的方法主要包括以下几种： LoRA（Low-Rank Adaptation） 核心思想：冻...

有不少可以操作Windows系统的AI工具，能够实现打开笔记本（此处假设是打开笔记本电脑或笔记本应用程序）等操作，以下是相关介绍： Micros...

OpenAI提出的AGI发展5个阶段，是从基础对话到自主组织的能力递进路径，核心围绕语言交互、复杂推理、自主执行、创新突破与系统协同展开。以下是...

探索 Agentscope：Java 开发者的智能编程新利器 在当今快节奏的软件开发世界中，开发者们总是在寻觅能提升效率、简化复杂任务的工具。今...

RAG与微调：何时亮剑，一文读懂！ 在利用大模型进行各种任务时，我们常常会面临选择：是使用检索增强（RAG），还是对大模型进行微调呢？这就好比在...

揭秘 AI 模型的 "魔法补丁"：LoRA 技术通俗解读 你有没有想过，那些拥有数十亿甚至数千亿参数的 AI 大模型，是如何在不重新训练的情况下...

query2doc把用户输入改写成doc 文档目的： 短文本向量化 数据不足。 多文本以后 辅助大模型更好理解 向量匹配更多 query联网搜...