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重现 OpenAI o1 的技术路线
重现 OpenAI o1 的技术路线 OpenAI o1发布后,其强大的推理能力远超早期的大语言模型(LLM),达到了媲美博士级专业知识的性能水平。 目前,有两种复现o1的范式: 基于知识蒸馏:这是一种捷径方法,可以提取o1的数据并微调LLM(如Llama 3.2、Qwen2等)以模仿o1的推理风格
2025-04-12 21:56
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LLM架构
典型的RAG流程、每个模块的最佳实践和综合评估
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2025-04-12 21:50
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RAG
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2025-04-12 21:41
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LLM架构
强化自训练(ReST):让大语言模型更懂你的“心”
强化自训练(ReST):让大语言模型更懂你的“心” 强化自我训练(Reinforced Self-Training,ReST)是一种简单的算法,它能让大语言模型(LLM)的输出更符合人类的偏好。这种算法的灵感来源于不断发展的批量强化学习(RL)。简单来说,先给大语言模型设定一个初始策略,ReST就可
2025-04-12 21:37
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Qwen2.5-Max:对标DeepSeek V3
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2025-04-12 21:31
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开源
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2025-04-12 21:20
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强化学习
强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO
2025-04-12 21:15
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强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO 强化学习中的Actor-Critic模型是什么? 这与生成对抗网络(GANs)十分相似。在生成对抗网络中,生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。在强化学习的Actor-Critic模型中,也存在类似的概念: Actor-Crit
DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力
DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力 在开始之前,需要了解以下术语。 什么是强化学习? 强化学习(RL)是一种机器学习方式,人工智能通过采取行动,并根据这些行动获得奖励或惩罚来进行学习,其目标是在一段时间内最大化奖励。 举个例子:想象教一个机器人玩游戏,机器人尝试不同的动作,
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OpenAI o3-mini与DeepSeek-R1在各类基准测试中的大比拼 OpenAI终于发布了o3-mini,还为ChatGPT的所有用户免费提供了一些使用额度。但大家心里始终有个大大的疑问:OpenAI的o3-mini会比DeepSeek-R1更胜一筹吗? 虽说OpenAI官方团队并没有发布
2025-04-12 21:09
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用DeepSeek R1和Ollama构建本地RAG系统,向PDF提问不再是梦!
用DeepSeek R1和Ollama构建本地RAG系统,向PDF提问不再是梦! 有没有想过能直接向PDF文件或者技术手册提问?如何利用开源推理工具DeepSeek R1和运行本地AI模型的轻量级框架Ollama,搭建一个检索增强生成(RAG)系统。 为什么选DeepSeek R1? DeepSee
2025-04-12 21:05
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