大模型RAG(检索增强生成)
RAG 是 "Retrieval-Augmented Generation"(检索增强生成)的缩写,是一种结合了`信息检索`和`生成式人`工智能的技术方法。它主要用于提升语言模型的性能,让模型在生成回答时能够利用外部知识库,而不是仅仅依赖预训练时的内部知识。具体来说,RAG 工作原理通常分为两步:1...
Byte-Pair Encoding,BPE是什么
Byte-Pair Encoding(BPE,字节对编码)是一种分词(tokenization)方法,最初用于数据压缩,后来被广泛应用到自然语言处理(NLP)中,尤其是在大语言模型的分词器里。它的核心思想是通过统计字符或子词的出现频率,逐步合并最常见的一对(pair),生成一个更紧凑且灵活的词表。简...
BERT 模型是什么?
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种由 Google 在 2018 年提出的自然语言处理(NLP)模型,它在当时彻底改变了语言模型的设计思路。名字里的几个关键词已经透露了它的特点:**双向**(Bidirec...
Embedding和分词器
**Embedding 不是分词器(Tokenizer),但它们经常配合使用。** **1. 分词器(Tokenizer)和 Embedding 的区别** | **概念** | **作用** | **示例** ||----------|--------|---------|| **分词器(T...
大模型的token是什么?
在自然语言处理(NLP)中,**token(标记)**是文本的最小单位,通常是一个单词、子词或字符。模型处理文本时,会将输入拆分成多个 token,并根据这些 token 进行计算和预测。例如,“I love you”这个句子可以被分割成三个token:“I”,“love”和“you”。token可...
什么是分词器
**分词器(Tokenizer)** 是一种将文本拆分为 **token(标记)** 的工具。在自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)中,分词器负责把输入文本转换成 **模型可以理解的最小单元**,通常是单词、子词或字符。 --- **为什么需要分词器?**计算机无法直接理解人类语言,它只能...
React带[]号的
`/[appId]/layout.tsx` 中的 **`[appId]`** 代表 **动态路由(Dynamic Route Segment)**,用于匹配 URL 中的变量部分。在 **Next.js 13+ App Router** 里,它的作用类似于 **占位符**,用于创建动态路径。--- ...
pnpm 命令大全
以下是 pnpm(10.6.2 版)的常用命令,适用于 macOS/Linux/Windows,帮助你高效管理项目和依赖。 1. 基础命令- **安装依赖**: ```bash pnpm install 或 pnpm i,安装 package.json 中的所有依赖 ```- **添加依赖...
npm和pnpm的区别
我来详细解释一下 npm 和 pnpm 的区别,帮助你理解它们的特性和适用场景。 1. **基本定义**- **npm**(Node Package Manager) - Node.js 的默认包管理器,历史悠久,生态成熟。 - 用于安装、管理和发布 JavaScript 包。- **pnpm*...
Bars3Icon是什么?
例如:`````` 它干什么的?这是 React 中使用 @heroicons/react 库的一个图标组件,具体作用是:- **显示图标**:Bars3Icon 是一个三条横线的图标(类似 ≡),通常表示菜单按钮,尤其在移动端界面中用来触发导航菜单。- **样式控制**:通过 `className...