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一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

像BERT这样的预训练语言模型可以在标有积极或消极情绪的客户评论数据集上进行微调。

大模型训练

构建开源多模态RAG系统

虽然像GPT-3、BERT和RoBERTa这样的大型语言模型在基于文本的任务上表现出色，但在理解和处理其他数据类型时面临挑战。

RAG 大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

如下图所示，对话理解领域，2019 年 PolyAI 提出了 ConveRT 模型、2020 年 Salesforce 提出了 TOD-BERT 模型、2021 年 JingDong 提出了 DialogBERT

大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

基础模型主要包括以下几类: 1、大型语言模型(Large Language Models)：如BERT、GPT-3、PaLM等，主要应用于自然语言处理任务。

论文机器人

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

实际上，有超过2个维度 - 对于句子转换器嵌入（句子或文本块通过BERT转换器，输出对应于384个维度的384个数字）。

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这个编码模型可以是预训练的语言模型，例如BERT、GPT等。

知识库 RAG检索增强

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

· 知识图谱 · 蜂鸟算法 · RankBrain算法 · BERT模型（大模型） · chatgpt 0.2.1 知识图谱 Google的知识图谱于

开源模型

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

BERT等预训练语言模型提供了语义匹配的能力。

大语言模型 RAG检索增强

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

你可以使用像GPT-3和BERT这样在大量数据上预训练过的LLMs，并根据你的用例进行定制。

大模型微调

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

我们同时也在思考为什么 GPT-1、GPT-2 本来落后于 BERT，但 GPT-3 会比它更好？

大模型详解

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

去做召回，那很有可能召回的是比如这样的知识片段： ['BERT和GPT都是NLP领域的重要模型，但它们的设计和应用场景有很大的区别。'

Prompt 大语言模型 RAG

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

2017年~ 2017年：Transformers 横空出世《Attention is All you Need》 2018年：Google BERT

工作

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

实际上，这个团队多年来对于 AI 技术路线作出了很多次精准的预言式判断：从 2018 年投入 BERT 技术路线，2020 年率先拥抱大模型，2023 年初对 AI 智能体（Agent

MiniCPM 大模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

由16年论文 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 提出，随后被GPT-2、BERT、RoBERTa、ALBERT 等NLP模型所采用。

大模型

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

随着预训练语言模型的出现，如GPT系列和BERT等，大模型在自然语言处理任务中取得了显著成果，推动了人工智能技术的进一步发展。

大模型调研

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