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2）场景领域微调，金融任务LLM、法律LLM、医学LLM、电商LLM Llama系列\Gemma系列中文增量预训练：先做Llama3.1, 等待Llama4，期望Llama5 RAG落地：搭建领域问答机器人、知识问答助手 大 …
自问自答，安放学习笔记。主要参考了综述文章： Advancing Reasoning in Large Language Models: Promising Methods and Approaches 一、什么是 LLM 推理（Reasoning）？ 1.1 避免中文翻译的混 …
LLM推理可能要学术界和工业界各玩各的了，顶会一众水文工业界没人理，实际好用的算法就那么多，不过这个方向还是很值得研究的，个人感觉，难度也不小。
LLM原理网上已经有多资料了，如果用拟人的方法讲就是：有个白痴天才的孩子，别的不会，就会背书。他博览群书，博文强记。最后练成一个神技，你说上句，他就能立刻接出下一句。比如你说“白日依 …
2 thg 8, 2025 · LLM经过大规模数据以 next token 的自监督预训练涌现出了大量能力，但是LLM仍然需要进行微调来对齐人类的各种应用，因此，SFT和RL依然重… 显示全部 关注者 72 被浏览
LLM是如何工作的，是否可以不用数学公式，用简单的知识进行分享
26 thg 3, 2025 · 一、大模型（LLM）的定义与起源 大模型（Large Language Model, LLM） 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过海量文本数据的预训练学习语言规律，具备理解、生成和推理 …
大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清 …
题主985硕，研究方向是传统深度学习（DNN、PINN），就业想往大模型方向转，想知道纯语言大模型LLM、多模…
2 thg 12, 2024 · 研二提问：导师放养，这个月开题，没什么很确定的方向，打算做RAG+LLM？ 打算做RAG+LLM，可能结合多模态做问答（附带推荐功能）的系统，有无大佬给点具体的建议意见 显示全 …
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