微调（Fine-tuning）是指在一个已经预训练好的大语言模型基础上，用特定领域或任务的数据继续训练，让模型更好地适应具体需求。

我们经常讨论到的模型大都基于大文本的模型，鲜有谈及视觉这一块，今天我们结合文本模型来梳理探讨一下视觉的模型，计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）是两个相对...

信息抽取的本质是将非结构化数据（文本、文档等）转化为结构化格式（表格、JSON、数据库等）的过程。传统方法依赖规则引擎或有监督学习，需人工设计特征和标注数据，适...

随着大模型技术在本地化部署场景的普及，处理大规模中文文本任务（如超长文本总结、海量新闻分类）时，单进程执行面临算力不足、内存溢出、效率低下等核心问题。MapRe...

在 Transformer 出现之前，处理文本的主流方法是 RNN 及其改进版 LSTM。它们有几个比较头疼的问题。

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。Map（映射）和Reduce（归约）是函数式编程中的核心概念。在大模型训练中，MapReduce被...

词元化（Tokenization）是大模型预处理的核心步骤，将连续文本切分为模型可理解的最小语义单元（Token），这些词元可以是单词、子词或字符。中文没有像英...

现如今，大型语言模型如雨后春笋般涌现。然而，如何客观、全面地评估这些模型的真实能力，不仅是学术界的挑战，也是我们作为开发者的困惑，一个新的概念CLUE（Chin...

在大模型应用日益普及的今天，对模型交互过程中Token消耗的深入理解和有效管理变得至关重要。Token作为大模型处理文本的基本单位，不仅直接关系到模型的响应速度...

大型语言模型已成为各行各业的核心基础设施。从客户服务到内容创作，从代码生成到科学研究，大模型正深度融入企业的核心业务流程。然而，随着模型规模的不断扩大和业务场景...

在大模型的应用中，参数调优是连接模型潜力与实际效能的关键桥梁。与传统的软件参数不同，大模型的生成参数更像是一组精密的调控旋钮，它们不改变模型的基础知识，而是影响...

情感分析作为自然语言处理的基础任务，在社交媒体监控、产品评价分析、客户服务优化等领域发挥着重要作用。随着预训练语言模型的普及，微调（Fine-tuning）已成...

大家好～ 今天给大家拆解一款极具参考价值的个人AI助手——OpenClaw（改名前Moltbot/Clawdbot），深入它的底层架构，看看其中藏着哪些AI工程...

文字预测，就是让模型根据已经出现的文字，预测下一个最可能出现的字（或词）。比如，输入“今天天气很”，模型可能预测出“好”、“热”、“冷”等。

我们先从理论角度来解释QKV机制，QKV机制是注意力机制的核心，尤其在Transformer模型中，注意力机制源于人类感知世界的方式：在处理信息时，我们会选择性...

LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用程序的框架。它提供了一套工具和组件，使得开发者可以轻松地将LLM与其他数据源和工具连接起来，构建复杂的...

本地部署最大的优势在于数据完全掌控。所有对话记录、学习内容都在本地处理，无需上传到云端，有效防止隐私泄露风险。对于教育场景尤其重要，学生的学习数据、提问内容都能...

现在的模型平台虽然不多，但模型也如雨后春笋，日益爆发的增长，面对众多的模型选项，要做出正确的模型选择，首先需要全面理解这个生态系统的结构。现代AI模型可以按照功...

在大模型技术蓬勃发展的今天，许多初学者在尝试本地部署时面临着一个现实困境：如何在有限的硬件资源下有效评估模型性能，高端GPU动辄数万元的门槛让个人开发者望而却步...

当我们初次接触理解大模型时，可能会被那些需要昂贵GPU、复杂环境配置的要求吓到，很多人误以为运行AI模型必须依赖高端显卡和专业的计算机硬件，这种认知让许多对AI...