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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 7 快速上手 Prompt-tuning 大模型开发 / 技术交流 Prompt 2023.10.25 9690 看过 市面上有关Prompt-tuning介绍的文章很多，但一般是从原理开始介绍，做为研究肯定是必要的，但是内容比较晦涩，下文是笔者学习后，概括出来的一些要点，适合小白对Prompt-tuning有一个基本了解。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 【AppBuilder工作流】AI智能邮箱助理，打通AI与工作生活之间的最后一公里 AI原生应用开发 / 技术交流 插件应用 千帆杯挑战赛 有奖征文 5月29日 12841 看过 前两天去百度玩，参加了一个现场AI应用开发小比赛，感受到了大家的热情，因此将应用构建原理记录下并贴下相关代码。

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langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 热点话题 模型的可解释性之SHAP 智慧小饼干模界 29 看过 深入理解Embedding模型：从原理到实践 neo 20 看过 2024关于AI的3个终极问题 樱井喑 36 看过 【训练营产品篇-模型精调】 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 百度智能云千帆社区 71 看过

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缩容原理： 按照扩容时指定的优先级（节点扩容顺序）倒序进行缩容 多子网均匀分布 扩容原理： 扩容时按照各个子网中的机型顺序依次尝试扩容，尽可能保证各个子网中的节点数量相同 缩容原理： 缩容时先计算子网数量，按照缩容后子网下节点平均策略进行缩容，尽可能保证各个子网中的节点数量相同

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作为架构师，我们需要了解这些系统的基本原理，才能有效利用它们的潜力。 什么是 RAG？ RAG 系统的核心是通过将 LLM 与外部知识源整合，增强 LLM 的能力。这种整合使模型能够动态地获取相关信息，从而生成不仅连贯一致，而且事实准确、上下文相关的响应。RAG 系统的主要组成部分包括 检索器Retriever： 该组件从外部知识库中获取相关数据。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 大模型开发 / 技术交流 LLM 社区上线 开箱评测 2023.09.13 2613 看过 1、前言 我们先来看一下打造一个知识库问答应用的整体技术原理图： 通过上图我们可以知道，打造一个知识库问答应用，主要有两部分（虚线框中的）：知识库的问答和文本的向量化；我们今天先介绍文本的向量化。

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用大白话解释机器学习和深度学习🌈 从大模型的原理到提示词优化 热点话题 模型的可解释性之SHAP 智慧小饼干模界 27 看过 深入理解Embedding模型：从原理到实践 neo 18 看过 2024关于AI的3个终极问题 樱井喑 34 看过 【训练营产品篇-模型精调】 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 百度智能云千帆社区 62 看过

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一、Adapter Tuning 1.1 原理 设计了Adapter 结构，将其嵌入 Transformer 的结构里面，在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构进行微调。

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