矩阵的秩（Rank of a Matrix）是线性代数中的一个基本概念，它描述了矩阵中线性独立的行向量或列向量的最大数目。矩阵的秩是为了量化矩阵中的线性独立性。我们可以将一个矩阵分解为一些线性独立的向量；这种矩阵的形式被称为“行阶梯形式”。因此，矩阵可以包含一定程度的“重复信息”，即线性相关性。如果你有一个大矩阵，具有显著的线性相关性（因此秩较低），可以将该矩阵表示为两个相对较小的矩阵的乘积。这种

本文旨在详细介绍价值学习的**基本理论与算法**，并通过**具体示例帮助你理解从动作价值函数到深度Q网络（DQN）的整体流程。TD算法能够逐步减小预测误差，进而提高模型的预测性能，并帮助智能体在不断更新中趋向最优策略

当我们输入一个问题，问题的答案会从文档中检索出来，然后将答案和问题一起输入到大模型中生成答案。问答模块其实非常简答，将检索到的内容和用户的问题进行拼接，然后使用LLM进行回答即可。的结合，它通过将文档和用户问题进行匹配，从而实现。要实现一个最简单的RAG，我们首先要了解。

是一种允许开发者在自己的应用程序、服务或研究中整合和。通过这些API，开发者无需自己训练模型或拥有强大的计算资源，。说白话就是，可以让开发者，而无需自己训练模型或拥有强大的计算资源。许多主流大模型都提供了API接口，开发者可以调用大模型，实现等功能。我们可以看到deepseek的模型性能和GPT相当，但是token的价格比GPT低很多，难怪deepseek在国外也能大受欢迎。输入价格是指用户向模型

自然语言处理的起源可以追溯到20世纪40年代后期。当时，随着电子计算机技术的初步发展（如ENIAC计算机的诞生），科学家们开始探索如何让机器理解和处理人类语言。1948年，数学家沃伦·韦弗（Warren Weaver）在题为"翻译"的备忘录中首次提出使用计算机进行语言翻译的构想，这被认为是NLP研究的开端。

用于加载和使用训练好的 SentencePiece 模型，执行分词（Tokenization）、编码（Encoding）和解码（Decoding）等操作。它是 SentencePiece 模型的主要接口，提供了丰富的功能来处理文本数据。通过 num_shards 参数控制处理的分片数量，可以加快训练速度，减少每次加载到内存中的数据量，提高训练效率。tiny.txt 是一个临时文件，用于将多个分片中

是一种先进的神经网络架构，旨在通过整合多个的预测来提升整体模型性能。其核心思想是将，并由不同的分别处理，从而实现更高的效率和更好的性能。简单说就是，混合专家模型比如，满血版的模型总参数量为，但它在运行时的，大大节省了算力。因为每个token只会激活，所以比要小很多。

是一种用于深度学习的，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。它通过计算输入数据的，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算。

RRF是一种强大的排名聚合工具，特别适用于RAG系统中多检索器的结果融合。它通过简单而有效的数学方法，能够生成更加稳健和相关的文档排名，从而提升系统的整体性能。

浮点数（Floating Point Number）是一种用于表示实数（包括小数）的数值格式，广泛应用于计算机科学和工程计算中。浮点数通过将数字表示为“尾数”和“指数”的形式能够在有限的位数内表示非常大或非常小的数值。在大模型中的各种参数都是以浮点数的形式保存的。大模型量化并不是简单地对所有参数进行量化，而是根据模型的结构、性能需求和应用场景，灵活选择量化策略和量化范围。通过部分量化、混合精度量化