DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，由知名量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化为DeepSeek的技术研发提供了强大的硬件支持，使其成为大厂外唯一一家储备万张A100芯片的公司。

在 AI 时代，Embedding 是 NLP 任务的基石，直接决定了你的模型是「聪明绝顶」还是「笨拙不堪」。你是否遇到过这些让人头疼的问题：做智能问答时，模型总是答非所问，用户一脸懵圈？做推荐系统时，用户翻遍推荐内容，还是觉得「没一个对味」？做语义搜索时，搜索结果五花八门，相关性差到让人抓狂？

“大模型的分布式训练和部署，是一个必须要学会的东西”在学习大模型的过程中，很多人都知道大模型的训练与部署，但网上大部分资料介绍的都是单机训练和部署。

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言处理能力在诸多领域大放异彩。检索增强生成（RAG）系统的出现，通过整合外部知识源进一步提升了 LLMs 的性能，使其能针对用户查询提供更准确、更具上下文相关性的回答，在众多知名应用中得到广泛采用。然而，这一系统并非坚不可摧，语料库中毒攻击成为了严重威胁其性能的安全隐患。在此背景下，TrustRAG 应运而生，为解决 RAG 系统的安全

预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。

随着技术的不断进步，人工智能（AI）已经成为当今科技领域最热门的话题之一。许多开发者开始考虑从传统的软件开发领域，如Java，转向人工智能领域，今天小编和大家一起来探讨Java开发者是否可以转型到人工智能，转型的优势，薪资对比，以及转型所需的知识和学习路线等。

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

人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。本书共9章，深探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景

随着大数据时代的到来，信息爆炸式增长，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。RAG模型通过将检索组件和生成组件相结合，实现了从数据中快速检索相关信息并利用生成模型进行解读和呈现的功能。然而，RAG模型的效果很大程度上依赖于其检索和生成的能力，以及这两部分如何协同工作。自适应提示工程(Prompt Engineering)则提供了一种优化这种协同工作的方法，通过动态调整查询

随着生成式AI的迅速普及，不仅科技巨头们纷纷投入重金布局，招聘市场也随之发生了显著变化。对于程序员而言，掌握AI技术已成为提升个人竞争力的关键。然而，面对复杂的理论和技术栈，很多人仍然感到迷茫，不知从哪里开始入手。总而言之，掌握AI技术并不仅仅意味着学会使用工具，更重要的是要能够理解其背后的原理，具备独立开发和优化AI模型的能力。这对于提升个人的职业竞争力至关重要。随着AI技术的不断发展，未来还有