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掌握Torchtune：高效微调、评估和部署大型语言模型的实用指南

LLM架构

掌握Torchtune：高效微调、评估和部署大型语言模型的实用指南近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏知乎LLM专栏

LLM架构系列 ---探索文本嵌入模型：从基础到BERT与SBERT实战

本文1W字，探讨了各种用于生成文本向量表示的嵌入模型，包括词袋模型（BoW）、TF-IDF、Word2Vec、GloVe、FastText、ELMO、BERT等等。深入研究了BERT的架构和预训练，介绍了用于高效生成句子嵌入的句子BERT（SBERT），并提供了一个使用sentence-transf

LLM架构

1W2000字一文读懂向量数据库：原理、索引技术与选型指南

本文1W2000字，本文简要介绍了向量数据库，重点阐述了其在检索增强生成（RAG）应用中的关键作用。文章突出了ChromaDB、Pinecone和Weaviate等热门数据库，强调了高效存储和检索对优化 RAG 性能的重要性。文中深入探讨了各种索引技术和算法，对Annoy、倒排文件（IVF）索引、

RAG

1W8000字探秘 RAG 应用搜索：从语义搜索到评估指标的深度解析

本文1W8000字，在这篇文章中，我们探讨了检索增强生成（RAG）应用程序中的搜索过程，重点介绍了使用向量数据库的语义搜索。我们强调了其减少处理时间和支持实时更新等优势，同时也指出了面临的挑战，比如对独特查询可能给出不太理想的回复。预防这些问题的策略包括监控查询密度和收集用户反馈。优化工作应贯穿构建

RAG

2W6000字大模型核心技术综述：微调、推理与优化指南

本文2W6000字，10篇参考文献，内容涵盖了语言建模、预训练面临的挑战、量化技术、分布式训练方法，以及大语言模型的微调。此外，还讨论了参数高效微调（PEFT）技术，包括适配器、LoRA和QLoRA；介绍了提示策略、模型压缩方法（如剪枝和量化），以及各种量化技术（GPTQ、NF4、GGML）。最后，

LLM架构

一文读懂大语言模型评估：方法、指标与框架全解析

大模型评估全解析：方法、指标与框架 🕙发布时间：2025-02-24 本文3W4000字，分了8个小节介绍大模型评估方法，后续会把最新的方法更新进来~，有些内容是翻译自HuggingFace和一些论文，更多LLM架构文章：

LLM架构

2W8000字揭秘RAG：从基础到高级的逆袭，彻底重塑大模型！

2W8000字揭秘RAG：从基础到高级的逆袭，彻底重塑大模型！ 🕙发布时间：2025-02-24 本文2W8000字，配图58张，分了11个小节介绍RAG技术，后续会把最新的方法更新进来~，有些内容是翻译自HuggingFace和一些论文，更多LLM架构文章：

RAG

3W6000字了解大模型LLM：部署、优化与框架

3W6000字了解大模型LLM：部署、优化与框架 🕙发布时间：2025-02-20 本文3W6000字，分了11个小结介绍各种框架和方法，后续会把最新的方法更新进来~，有些内容是翻译自HuggingFace和一些论文近日热文： 1. 全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释 2. 大模型

LLM架构

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深度解析创新RAG：PIKE-RAG与DeepRAG，RAG技术的创新变革

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2W8000字读懂GPT全家桶：从GPT-1到O1的技术演进与突破

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