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关键词: LLM,AI,模型训练,SAE,稀疏自编码器

简而言之：矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵

关键词: AI,RLHF,RLAIF,PPO,DPO,模型训练

为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。

关键词: Transformer,AI,LLM,模型训练

在当前 AI 领域，大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过，随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世，出现了一个很明显的趋势：在语言建模困惑度方面与 Transformer 较量的循环大语言模型正在快速进入人们的视线。

关键词: AI,AI大模型,模型训练,对齐,RLHF

大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力，这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习（RLHF）。

关键词: 大模型,AI,朱泽园,AI人物,模型训练,AI学术

大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的？是通过模板记忆，还是真的学会了推理思维？

关键词: 语义路由,AI,RAG,搜索增强,LLM,模型训练

在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

关键词: AI,RAG,搜索增强,LLM,Query,模型训练

在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术（从 RAG 角度） • 各种 query 理解技术的实现（基于 LangChain）

关键词: AI,RAG,搜索增强,LLM,Meta AI,模型训练

『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨，提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住，提高 RAG 系统性能是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和迭代。

关键词: AI,GPT-4o,DeepMind,模型测试,FLAMe

谷歌DeepMind推出LLM自动评估模型FLAMe系列，FLAMe-RM-24B模型在RewardBench上表现卓越，以87.8%准确率领先GPT-4o。

关键词: LLM,开源模型,Llama3.1,AI,模型教程,模型部署

不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比，然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论：通用知识50%；数学与逻辑25%；代码17%；多语言8%。