第二堂是动手构建一个Tiny-RAG，也就是RAG的简化版本，只包含RAG的核心功能Retrieval和Generation。整体看完源码，并听完相应的视频讲解，内容感觉还算是很容易明白，本博文记录下自己感觉相对重要的以及一些思考（持续补充）。Tiny-RAG构建检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG），它的出现主要是解决大模型的“幻觉”问题，即当询

记录自己学习应用DeepSeek的过程，使用的是满血版671B的DeepSeek......（举一反三，这个不单单是可以用在DeepSeek，所有市面上的模型都可以模拟进行替换）说实话这个真的是特别简单，无非就是两个已经成熟的软件之间的配合使用：先用DeepSeek生成提示词，之后拿提示词去即梦AI去文生图。不过倒是提供一个思路，之后会尝试使用本地部署的SD进行文生图，使用本地部署的TTS进行语音

五月，依旧是给自己挖坑，参加了DataWhale的五月自学课堂（从零手搓大模型实战）。说是从零手搓，但深知自己远远没有大佬水平，达不到研究透透的程度，所以也就是看源码了解下内部逻辑，简简单单写写心得，期望有朝一日也能成为大佬。So，今天挖的坑让明天的自己哭着来填（哭？哭也是要算时间的！。饭得一口一口吃，路得一点一点走。从零手搓大模型Qwen2逐行代码分析本博文里面图来源于课程链接。开卷开卷！(怎么

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