登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
市面上很多 LLM 博客聚焦 “大模型应用”“基础原理（如 Transformer 入门）”，而这篇文章专门拆解近期流行 “模型结构优化”（如 Norm 层位置、MoE 架构、激活函数选择），还有MoE 架构（Mixtral、GPT4 传闻）、LLaMA2 结构等—— 这些是工程落地、性能调优的关键，能解决 “为什么同样是 Transformer，不同模型速度 / 效果差很多” 的核心问题，对有一
大语言模型通过提示工程的辅助，能够应对数学问题和常识推理等复杂任务。这些模型本身并不具备直接处理此类任务的能力，需要通过指导和优化来扩展其功能，以有效执行更广泛的任务。通过使用提示词，可以明确输出格式，提供背景知识，或引导模型完成复杂任务。运用如思维链（Chain-of-Thought，CoT）这样的高级提示技巧，能显著提升模型解决问题的效率。
Sentiment Analysis
LLM大模型、LightRAG、论文解读、代码分析、SEO优化，增强检索，图数据库、实体关系抽取
nlp
——nlp
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
EazyDevelop社区
