大模型微调与大模型蒸馏的比较：技术剖析、应用场景与未来展望
llmtrend 大模型微调是指对预训练模型的参数进行调整，使其能够更好地适应特定领域任务的过程。早期的深度学习中，全量微调需要更新模型的所有参数，这虽然有效，但计算成本和内存需求极高。随着技术发展，参数高效微调（PEFT）技术应运而生，其中最具代表性的是低秩适应（LoRA）及其变体 QLoRA。
知识蒸馏是什么：一项革命性的机器学习技术
知识蒸馏是什么？知识蒸馏，顾名思义，是指将大型、复杂模型（或模型集合）中的知识转移到一个较小的单一模型中，该小型模型能够在现实世界的约束条件下实现实际应用。这一过程实际上是一种模型压缩技术，其目标是在不显著损失性能的前提下，使模型更加易于部署。
deepseek解析：技术革新与未来展望
deepseek解析：DeepSeek是一款集高效推理、多模态融合及对垂直领域深度优化于一体的大规模预训练语言模型。该模型旨在打破“规模决定一切”的传统桎梏，追求“轻量级参数，卓越性能”的完美平衡，同时摆脱对大算力的过度依赖，为复杂任务提供一站式解决方案。
从Prompt Engineering到AI代理：AI代理工程的崛起
AI领域开始探索一种更为先进、灵活且可扩展的交互方式——AI代理。AI代理旨在通过构建具有自主决策和行动能力的AI代理，实现更高效、智能的人机交互。尽管在实施过程中仍面临诸多挑战和限制因素，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI代理将为人们的生活带来更多便利和智能化体验。
DeepSeek-R1模型与Claude 3.5 Sonnet 对决：AI 领域的巅峰较量
DeepSeek-R1模型是由 DeepSeek AI 研发的聚焦推理的模型，其核心技术之一是强化学习（RL）。通过大规模的强化学习，它无需依赖监督微调就能提升推理能力。这种独特的方式让模型能够探索思维链（CoT）来解决复杂问题，
Retrieval Augmented Generation (RAG)全面指南
Retrieval Augmented Generation（RAG） 本质上是一种创新性的架构方法，它巧妙融合检索与生成技术，借助外部知识增强大语言模型的表现，让 AI 从 “全知全能假象” 迈向 “精准按需服务”。
提示词工程师的完整指南
在人工智能持续重塑各个行业的当下，提示工程作为一个全新且充满潜力的职业领域应运而生。在这个与机器高效沟通至关重要的时代，提示词工程师在优化人工智能对人类输入的理解和回应方面，发挥着举足轻重的作用。如果你渴望踏入这个前沿领域，那么这篇文章将为你提供一份详尽的指南。
DeepSeek多模态大模型Janus-Pro：开启AI多模态新纪元
DeepSeek多模态大模型旨在统一处理涉及文本、图像、视频等多种模态的任务。它采用了一种新颖的架构，将视觉编码分解为独立的路径，同时利用统一的Transformer框架进行处理。这种设计不仅提高了模型在处理复杂任务时的灵活性和效率，还使其在多模态理解和生成方面展现出了卓越的能力。
大模型rag：提高输出质量并减少幻觉
RAG，即检索增强生成，核心在于将信息检索融入到 LLMs 的文本生成流程中。传统 LLMs 主要依赖训练阶段编码的静态知识，而 RAG 赋予模型在推理时从外部数据存储获取最新信息的能力，从而显著提升回复的相关性和准确性。
7 个 DeepSeek提示词策略，有效提升DeepSeek回答质量
DeepSeek 以其卓越的性能和创新的技术，为人们的学习、工作和生活带来了前所未有的便利。而提示词作为与 DeepSeek 交互的关键，掌握一套高效的deepseek提示词，能让我们充分发挥它的潜力，解决各种复杂问题，提升自身能力。