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在这篇综述中，我们关注的是面向大语言模型（Large Language Model）的检索增强生成技术。这项技术通过结合检索机制，增强了大语言模型在处理复杂查询和生成更准确信息方面的能力。大语言模型 (大语言模型，LLMs) 虽展现出强大能力，但在实际应用中，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是指在利用大语言模型回答问题之前，先从外部知识库检索相关信息。RAG 被证明能显著提升答案的准确性，并特别是在知识密集型任务上减少模型的错误输出。通过引用信息来源，用户可以核实答案的准确性，从而增强对模型输出的信任。

检索增强生成

综述

读《面向大语言模型的检索增强生成技术：综述》笔记整理

ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,Large Language Model）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。本文试图回答下面一些问题：ChatGPT是否带来了NLP乃至AI领域的研究范式转换？如果是，那会带来怎样的影响？LLM从海量数据中学到了什么知识？LLM又是如何存取这些知识的？随着LLM规模逐步增大，会带来什么影响？什么是In Context Learning?为什么它是一项很神秘的技术？它和Instruct又是什么关系？LLM具备推理能力吗？思维链CoT又是怎么做的？等等，相信看完，能让您对这些问题有一个答案。

技术精要

张俊林

读《通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要》笔记整理

蛤蟆先生一向爱笑爱闹，如今却一反常态地郁郁寡欢，他一个人躲在屋里，连起床梳洗的力气都没有。朋友们非常担心他，建议他去做心理咨询。在10次心理咨询中，蛤蟆在咨询师苍鹭的带领下，勇敢地探索了自己的内心世界，也逐渐找回了信心与希望……

蛤蟆先生去看心理医生

心理学

《蛤蟆先生去看心理医生》

不知道从什么时候开始，每到吃饭时间，如果不用电子屏幕看些什么内容，总觉得这顿饭是没有灵魂的。而我最简单的戒断方式就是卸载。

电子榨菜

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逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也能处理多分类问题）

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