RAG:让大模型拥有外部记忆
前言:大模型的"知识困境"大模型很强大,但有几个致命问题:问题 1:知识有截止日期问题 2:不知道你的私有数据问题 3:会"幻觉"——一本正经地胡说八道RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 就…
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前言:大模型的"知识困境"大模型很强大,但有几个致命问题:问题 1:知识有截止日期问题 2:不知道你的私有数据问题 3:会"幻觉"——一本正经地胡说八道RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 就…
🎭 前言:一场关于"信任"的爱恨情仇2025年的AI圈,就像迪拜的夏天——热到让人怀疑人生,但你又不得不活在其中。作为一个在UAE做支付系统的后端架构师,我每天面对的是NPSS、Aani、IPP这些真实存在、容不得半点错误的金融基础设施。在…
前言:推理的瓶颈在哪里?你训练好了一个大模型,部署上线,结果发现:单次请求延迟 5 秒并发 10 个用户就卡死GPU 利用率只有 30%每天的 GPU 费用让你肉疼问题出在哪?大模型推理有两个阶段:Prefill(预填充):处理用户输入,计…
前言:大模型太"胖"了大模型的参数量越来越大:模型参数量FP16 显存普通人能跑吗?LLaMA-7B7B14 GB⚠️ 勉强LLaMA-13B13B26 GB❌ 困难LLaMA-70B70B140 GB❌ 不可能GPT-41.8T?3.6 …
前言:微调的"贫富差距"你想微调一个 LLaMA-7B 模型,让它学会你的业务知识。全量微调需要什么?84GB 显存! 一张 A100 80GB 都不够用!这就是为什么需要 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tun…
前言:SFT 之后,还差什么?上一篇我们讲了 SFT(监督微调),模型学会了"对话格式"。但 SFT 有几个致命问题:问题 1:不知道什么是"好"回答问题 2:没有偏好概念问题 3:幻觉和有害内容这就是为什么需要 RLHF(Reinforc…
前言:大模型的"残疾"困境2024 年底,你用 Claude、GPT、DeepSeek 聊天,感觉它们无所不知。但你让它帮你:查一下今天的天气 → "我无法访问实时数据"读一下这个文件 → "我看不到你的本地文件"帮我发个邮件 → "我没有…
前言:DeepSeek 凭什么这么火?今年初,DeepSeek 横空出世:DeepSeek 的"逆天"之处:维度GPT-4DeepSeek-V3参数量1.8T(传闻)671B(MoE,激活 37B)训练成本$100M+$5.5M开源❌✅可商…
前言:从"续写机器"到"AI 助手"预训练模型很强大,但有个问题:它只会续写,不会对话。看出区别了吗?预训练模型:把你的问题当成文章开头,继续往下写SFT 模型:理解你在"提问",然后"回答"SFT(Supervised Fine-Tuni…
前言:从"白纸"到"博学"一个刚初始化的神经网络,参数是随机的,什么都不会。经过预训练后,它能:写诗、写代码、写论文回答问题、做数学题理解上下文、遵循指令这个从"白纸"到"博学"的过程,就是预训练(Pre-training)。本文我们来搞懂…
前言:大模型的"第一步"你有没有想过,当你输入 "今天天气真好" 给 ChatGPT 时,它看到的是什么?不是汉字,不是字母,而是一串数字:这个把文本变成数字的过程,就是 Tokenization(分词/标记化)。看起来很简单对吧?其实这里…
前言:同一个 Transformer,两种命运2017 年,Google 发布了 Transformer。2018 年,基于 Transformer,两个重量级模型几乎同时诞生:6 月:OpenAI 发布 GPT-110 月:Google …
上一篇我们学会了 Self-Attention,这一篇我们来学习如何把它玩坏。前言:Attention 很好,但是...上一篇文章,我们搞懂了 Transformer 的核心——Self-Attention。它很强大,但有一个致命的问题:太…
前言:一切的起点如果要评选"21 世纪最重要的 AI 论文",《Attention Is All You Need》绝对是头部选手。GPT、BERT、LLaMA、Claude、DeepSeek……这些你听过的大模型,全部基于 Transfo…
前言:这个被DeepSeek震撼的春节DeepSeek的声势已成,中国甚至世界的大部分人都已经知道了这样一个免费好用的工具,涌进来使用的人越来越多,大家对AI的认知已经从听说到上手使用了。而我作为一个相关从业者,我的反应不是兴奋,而是一种说…