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题主985硕，研究方向是传统深度学习（DNN、PINN），就业想往大模型方向转，想知道纯语言大模型LLM、多模…
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、生成和推理文本的能力。其核心特征包括： 1. 参数规模庞大：通常包含数十亿至数千亿参数（如GPT-3的1750亿参数）。 2. 基于Transformer架构 ...
2）场景领域微调，金融任务LLM、法律LLM、医学LLM、电商LLM Llama系列\Gemma系列中文增量预训练：先做Llama3.1, 等待Llama4，期望Llama5 RAG落地：搭建领域问答机器人、知识问答助手 大模型学习的思路有两个：
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，相信你就能更加清晰的了解了。 1. 定义与目标 大模型（LLM） 定义：大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、具有强大语言 ...
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。
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
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“白日依山尽”，他就是知道对“黄河入海流”，但是这就是他所能做的全部。光会文字接龙也不行，于 …
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…
自问自答，安放学习笔记。主要参考了综述文章： Advancing Reasoning in Large Language Models: Promising Methods and Approaches 一、什么是 LLM 推理（Reasoning）？ 1.1 避免中文翻译的混淆 在 LLM 领域，中文的「推理」对应两个不同的英文术语，一个是 Inference ，也可以叫 Testing（测试），相对的概念是 Training（训练 ...
31 thg 8, 2025 · 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，给大模型润色生成回答。 但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求，主要 ...
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