大模型知识库扒皮库
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
-
+
首页
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具
来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_3005200.004092674952403397.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_5564510.5061798297023421.jpeg) ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_3133720.514914337154186.jpeg)赞过 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_3076240.6391326996568262.jpeg) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_3173790.9063765401290116.jpeg) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_4575000.13122257428265405.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_5863220.47712751807557663.jpeg) ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_4560180.8320281411032039.jpeg)赞过 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_4582330.7557677033531647.jpeg) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_4484090.49691015751649137.jpeg) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_6085570.4439747841908043.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_7196000.3826853476967389.jpeg) ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_6051810.6085584612061387.jpeg)赞过 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_6577820.16211797152913543.jpeg) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_7234620.9960105784192483.jpeg) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_7201380.6697337610119497.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_7450130.5831332111116757.jpeg)赞过 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8198010.34820178682982494.jpeg) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8408770.9758675770964667.jpeg) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8349200.9372906821963646.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8303300.2952966582927553.jpeg)赞过 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8525390.050859138671950466.jpeg) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_8855710.7819057363346373.jpeg) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231055_9080370.29826384765475356.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=)赞过 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=)赞过 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=)赞过 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI 2024-02-28 12:56 这个图很好的对比了RAG和finetune技术方案的优劣势 在RAG和超长上下文窗口的共同加持下,模型微调的生存空间越来越小 展开全部 ![](https://images.zsxq.com/FhKm8x8KCFi5Kl0f68fBqbb3DNaJ?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/750x/format/jpg/blur/1x0/quality/75&e=1714492799&s=jtvmyvvymvvttyv&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:pIg0LJtkS3xqMCfnHOILIGgkB9M=) ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=)赞过 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:对比RAG和finetune: [LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案](https://mp.weixin.qq.com/s/48Y0zAXe6fo5ELucPRfW6g "LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案") 2024-02-28 13:00 回复 ![](https://images.zsxq.com/Fu0fo36gtHHrcEeHRucwknkOVuTW?e=1714492799&token=kIxbL07-8jAj8w1n4s9zv64FuZZNEATmlU_Vm6zD:OCTUbV1sfmLOksFQeFWGlmTQj14=) HuggingAI:再来一篇对比两者的文章 [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") 2024-02-28 13:00 回复
yg9538
2024年3月30日 23:10
转发文档
收藏文档
上一篇
下一篇
手机扫码
复制链接
手机扫一扫转发分享
复制链接
Markdown文件
PDF文档
PDF文档(打印)
分享
链接
类型
密码
更新密码