大模型基础理论介绍：1.BPE分词2.DeepNorm3.FlashAttention4.GQA5.RoPE

大模型训练：1.流水线并行2.张量并行3.ZeRO4.Prefix/Prompt tunning5.LoRA

大模型应用开发：1.CoT2.零样本推理能力3.ToT4.Toolformer5.Plan and Solve6.ReAct7.AgnetVerse8.AutoGen

大模型应用开发-langchain(V1最新版)-上部分

本文介绍了大模型应用开发中LangChain框架的关键技术，重点讲解了检索器和记忆系统两大核心功能。在检索器部分，详细阐述了文档嵌入与向量存储的实现方法，包括普通检索、检索器融合、上下文压缩、元信息查询、父文档回溯和多维度检索等多种检索策略，并提供了Python代码示例。在记忆系统部分，介绍了基础会话记忆、带上下文裁剪记忆、摘要式记忆、RAG增强记忆和知识图谱记忆五种记忆机制，展示了如何有效管理和

本文介绍了LangChain最新版(V1)在大模型应用开发中的核心功能与实现方法。主要内容包括：1) 工具调用机制，详细讲解@tool装饰器、StructuredTool和BaseTool三种工具封装方式；2) Agent构建方案，重点介绍基于LangGraph的工作流实现和传统Prompt方式构建ReAct智能体；3) 回调处理机制，对比事件流和handler函数两种回调方式。文章通过完整代码示

本文系统介绍了Transformer网络架构及其核心组件。首先概述了深度学习的四大基础架构：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。重点解析了Transformer的核心机制——注意力计算原理及其多头注意力实现方式，详细阐述了Encoder和Decoder的结构设计，包括位置编码、残差连接等关键技术。文章还探讨了Transformer在输入处理（如mask机制）、位置编码

本文介绍了大模型应用开发中常用的向量数据库工具，重点阐述了其在高维数据管理方面的优势。文章首先解释了高维向量数据的特点和处理难点，对比了传统数据库与向量数据库的区别。然后详细介绍了向量嵌入空间评估方法（t-SNE和UMAP）以及主流向量索引结构（HNSW、IVF-PQ等）。最后以FAISS为例，展示了向量数据库的实际应用，包括索引构建和查询策略。向量数据库通过高效存储和检索高维向量，为大模型应用开

本文探讨了大模型应用开发中的上下文工程理论。上下文工程通过动态组合系统提示词、外部知识、工具定义等六类信息，优化大模型的条件概率输出。相比静态提示词工程，上下文工程将输入视为动态信息组合，以最大化任务相关信息的互信息。文章详细阐述了上下文获取（提示工程、知识检索、动态组装）、处理（超长序列、多模态、结构化数据处理）和管理（记忆机制、压缩技术）三大环节。其中，处理环节通过注意力机制优化等方法提升信息

本文介绍了千问系列的多模态模型Qwen-VL，重点阐述了Qwen-VL的创新架构和训练方法。该模型采用ViT图像编码器、视觉-语言适配器和Qwen7B语言模型的组合结构，通过[img]、[box]、[ref]等特殊标记实现图像特征与文本的语义对齐。模型训练分为预训练、多任务预训练和监督微调三个阶段，支持中英双语理解、图像定位和OCR等任务。Qwen-VL通过创新的标记机制和分阶段训练策略，在多个评