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RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，为大模型提供了从特定数据源检索到的信息，以此来修正和补充生成的答案。

这差不多就是多头注意力的全部内容了。下面将所有内容放到一张图中，以便我们可以统一查看：现在让我们重新回顾一下前面的例子，看看在对示例句中的“it”进行编码时，不同的注意力头关注的位置分别在哪：当我们对it进行编码时，一个注意力头关注The animal，另一个注意力头关注tired。从某种意义上来说，模型对it的表示，融入了animal和tired的部分表达。的本质是：在参数总量保持不变的情况下，

任何Python程序员都知道PyCharm，但也有其他开发环境功能很强大，效率很高。由于Python语言在各个领域的流行和实用性，许多公司都以这种语言为基础开展工作。随着时间的推移，许多集成开发环境和代码编辑器都支持Python。

今天换了新的电脑，需要重新安装python和PyCharm，就简单的写个教程吧~① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战

文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的一段时间内弃用增强决策树。这是一个错误的决定，「幸好我的团队很快修改了我的选择，项目才成功。」吴恩达谈道。他由此感叹，不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样，随着研究人员的增加、研究成果数量的增长，机器学习领域

国内已经有很多开源的大模型，但即使我们拥有强悍的硬件，在本地部署了满血版的开源模型，比如DeepSeek R1 671B，用起来还是跟官网有差别，各大平台接入的DeepSeek R1用起来也是各不相同。这是因为各平台在部署的过程中会进行优化，包括接入知识库、创建智能体、训练、超参数调整等，用户使用的是平台提供的应用程序，而不是单纯的开源模型。

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能。

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大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段，初级、高级、超级。初级阶段更多的是搭建起系统的pipeline；高级阶段是在召回生成测修修补补，根据badcase反推流程上的优化技巧；超级对应了从Agentic RAG、RAG不存在了、多模态RAG、结构化RAG、GraphRAG、MemoryRAG等技术飞速发展的阶段。