年初大模型行业上演“长文本”大战时,我们就萌生过做一个“读书助理”的想法。测试了市面上主流的大模型后,发现普遍存在两个不足:
之前专栏有介绍过LLM应用的利器RAG,通过它的实现原理,我们可以看出它有个很大的缺点就是在检索过程中只是对切片片段进行召回,所以也只能回答局部文档问题,无法回答知识库全局问题。...
其中C表示训练语言模型所需的总计算量,N表示模型参数量,D表示用于训练的语料总量,6表示每训练一个token所需的浮点计算量约为6N,其中前向计算2N,反向计算4N。...
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在这样的一个非常大的浪潮下,我们传统的应用开发者应该如何选择职业,跟上行业发展、实现快速的转型,接下来我们一起来看一下 "应用级开发者应该如何拥抱AIGC" 。...