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在本地电脑上运行大型语言模型(LLM)，需要考虑的关键因素之一就是电脑的内存够不够。
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当下开源的 LLM(Large language model) 非常多，可谓是百模大战。
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2024！深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）
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现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？
链接：https://www.zhihu.com/question/627258986/answer/3260798103 LLM现在一般都是基于Transormer结构，参数总和可以看作
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Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用
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心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）
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如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」
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LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能
如果我们可以基于更小、更有针对性的块进行嵌入/检索，但仍有足够的上下文供LLM合成响应，该怎么办？
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一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)
本文旨在让无大模型开发背景的工程师或者技术爱好者无痛理解大语言模型应用开发的理论和主流工具，因此会先从与LLM应用开发相关的基础概念谈起，并不刻意追求极致的严谨和完备，而是从直觉和本质入手，结合笔者调研整理及消化理解
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LLM大模型推理输出生成方式总结
大模型在输出结果时，会有多种方式和算法，本文列举其中几种算法，包括贪心算法、n贪心搜索/采样（greedy search/sampling）、集束搜索（beam search）、TopK采样等
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检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考
如果你正在构建LLM应用，你可能已经知道RAG很容易起步，但很难达到生产可用。
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