从零开始，手把手教会你使用langchain框架搭建一个属于你的AI Agent。第一章——agent

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从零开始，手把手教会你使用Langchain框架大家一个属于你自己的AI agent。第二章model

从零开始，手把手教会你使用langchain框架搭建一个属于你的AI Agent。第一章——agent

大语言模型（LLM）普遍采用Decoder-Only架构的原因在于其理论优势。研究表明，双向注意力机制存在低秩问题，可能削弱模型表达能力，而Decoder-Only的单向注意力能保持满秩矩阵，具有更强的表达能力。实验显示，在同等参数和计算成本下，Decoder-Only架构表现更优，而Encoder-Decoder架构的优势仅源于参数翻倍。因此，Decoder-Only成为当前LLM的主流选择。

本文提出了500xCompressor方法，能够将大量自然语言上下文压缩为最少1个特殊标记。该方案引入约0.25%的额外参数，即可实现6x-480x的压缩比。适用于任意文本压缩，能回答各类问题，且无需微调即可被原有LLM直接使用。

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的上下文内自编码器（ICAE），通过将长上下文压缩为紧凑记忆槽来优化模型性能。ICAE采用两阶段训练：先在文本数据上通过自编码和语言建模目标进行预训练，再通过指令数据进行微调。实验表明，基于Llama模型的ICAE仅增加1%参数即可实现4倍上下文压缩，显著降低推理延迟和内存消耗，同时保持了良好的信息保留能力。研究还发现ICAE的记忆机制与人类相似，并展示了其