DeepSeek-R1在Introduction部分提到，R1通过结合冷启动数据、多阶段训练管道和纯强化学习，显著提升了大型语言模型的推理能力，实现了与OpenAI的o1系列模型相当的性能，并通过蒸馏技术将推理能力传递给更小的模型。

SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning（MCQL）” 中介绍了这个算法，并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。

AI “幻觉”指的是大语言模型（LLM）在缺乏真实依据的情况下生成不准确、误导性甚至完全虚构的内容。其幻觉现象源于模型架构的局限性以及基于概率的生成方式的限制。尽管它们目前无法被完全消除，但理解幻觉产生的原因为有效的缓解提供了基础。本篇文章来自 Emil Sorensen（kapa.ai 创始人&CEO）的最新博客，他在文章中重点探讨了 AI 幻觉产生的原因、减少幻觉的技术策略，以及最新的研究进展

就目前来看，大量工作正逐渐被大型语言模型（LLM）所替代，就比如文本自动生成、智能客服、数据分析和预测等多个领域。这暗示着LLM正逐步成为支撑社会运作的关键基础设施。未来，比Devin更为智能的LLM将会问世。我们当前的任务是深入理解其原理，熟练掌握其应用，以达到运用自如的境界。今天给大家介绍这本《大语言模型：基础与前沿》

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。在大型语言模型不断发展的背景下，它应运而生，成为解决语言模型诸多挑战的一把利器。大型语言模型尽管强大，但有时会存在信息偏差、知识更新滞后、内容不可追溯、领域专业知识能力欠缺、推理能力限制以及应用场景适应性受限等问题。而 RAG 巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精

一般由self-attention op, residual op, norm op, feedforward op(linear op, activation op)这几种层操作构成，其它各种模型Attention层可能实现不同，大多数是这些op组成结构及顺序不同而已，本质上没有区别。因为Transformer是Attention开山祖师，因此这里展示一下其网络结构。

Transformer, BERT, and GPT: Including ChatGPT and Prompt Engineering, 出版于2023年11月，作者是奥斯瓦尔德·坎佩萨托（Oswald Campesato）奥斯瓦尔德·坎佩萨托( Oswald Campesato )：专门研究深度学习、Java、Android和TensorFlow。

近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。

如果只需要构建一份任务相关的数据，就可以轻松通过网页界面的形式进行 Fine-tuning 微调操作， 那么必将大大减轻微调工作量。今年的 ACL 2024见证了北航和北大合作的突破—论文《LLAMAFACTORY: 统一高效微调超百种语言模型》。他们打造的 LLaMA-Factory，集成了顶尖的训练效率技术，让用户能轻松通过网页界面 LLAMABOARD，无须编码，即对上百个语言模型进行个性化

一般由self-attention op, residual op, norm op, feedforward op(linear op, activation op)这几种层操作构成，其它各种模型Attention层可能实现不同，大多数是这些op组成结构及顺序不同而已，本质上没有区别。因为Transformer是Attention开山祖师，因此这里展示一下其网络结构。