随着大模型上下文窗口从8K扩展到1M，模型面临从"不知道"到"知道太多"的挑战，出现"Lost in the Middle"问题。这源于Transformer架构的softmax归一化、训练数据偏差和RoPE编码等因素。解决方案是上下文工程，包括上下文卸载、压缩、任务隔离、分层动作空间和精细化提示五大实践。这需要将上下文视为需要精细管理的显存而非廉价硬盘，通过优化注意力分配提升模型效能。

大模型的新一轮军备竞赛要开始了。通俗地讲，Scalinglaw就是通过更大规模的数据量和更高的算力，再加上更大参数的模型，让大模型能够处理更复杂的任务。最终，各家基础大模型公司的竞争方向就是砸钱堆算力。但这似乎是个无底洞，一些公司选择了更正确的方式，开始通过积极寻求大模型商业化来应对这场持久战，并以实际应用的反馈来提升大模型的能力，百度便是其中之一。最新发布的2023年Q4和全年财报显示，2023

过去，人工智能往往局限于特定领域，而大模型凭借其强大的规模扩展性和多任务适应性，打破了这些壁垒，推动人工智能进入新的发展范式。大模型技术引领的新范式，正在推动人工智能走向“通才”，并加速其与各个行业的深度融合，催生众多创新应用场景，推动众多传统行业走向人工智能+。4月27日，中国通信技术研究院人工智能研究所副所长魏凯在“计算力中关村”技术成果对接交流专场活动上发表了题为《人工智能+的广阔前景与实施

在深度学习领域，"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量，即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说，大模型可能包含数百万到数十亿的参数。

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该平台结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了。

Cherry Studio 是一款功能强大且灵活的桌面客户端工具，支持多模型服务，适用于 Windows、Mac 和 Linux 系统。它不仅集成了主流的 LLM 云服务和 AI Web 服务，还支持本地模型运行。它的核心亮点包括：完整的 Markdown 渲染文件上传与多模态对话智能体创建与管理友好的界面设计与灵活的主题选项更重要的是，Cherry Studio 能通过可视化界面和远程 API

做AI大模型应用的开发其实Java也能写，那么本文就一个Java开发者的立场，构建实现一个最基础的大模型应用系统。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！让大模型理解文本(知识库)内容，基于知识库范围内的内容进行回答对话而基于知识库的回答会帮助我们解决哪些问题呢？✅ 节省大模型训练成本：我们知道ChatGPT的知识内容停留在2021年，最新的知识它并不知道，而检索增强生成则可以解决大模

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！将LLM接入LangChain：选择LLM，然后在LangChain中使用；构建检索问答链：使用语法构建RAG问答链部署知识库助手：使用streamlit部署项目；帮助读者快速构建RAG应用并部署在阿里云服务器上；Streamlit是一个开源的 Python 库，它使得数据科学家和开发者能够快速构建和共享美观的机器学习模型和数据应用程序。使用 [

本章主要阐述了本地构建基于大模型的应用程序的过程。从资源准备分析到实际搭建，一步步的指导应该如何在本地搭建一个基于大模型的应用程序。感兴趣的小伙伴可以自己动手试一下。下一篇文章中我们基于此利用RAG技术来构建完整的本地知识库。PS：本人电脑配置：windows系统，4核8G。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学