摘要： 【引言：为什么说数据集决定了AI的“天花板”？】 嗨，我是你们的AI伙伴狸猫算君~ 今天我们不聊复杂的公式，也不讲难懂的算法，来聊点更根本的东西——你知道为什么你辛苦调的模型总是不理想吗？很可能问题不出在代码，而出在模型的‘伙食’上。没错，我说的就是数据集，那个决定AI模型是‘学霸’还是‘学渣’的神 阅读全文

摘要： 引言：为什么我们需要给大模型“开小灶”？ 嗨，我是你们的AI伙伴狸猫算君~今天问大家一个问题：想象一下，你请了一位百科全书式的天才助理——他上知天文下知地理，但就是不懂你们公司的报销流程。每次你问“差旅费怎么报销”，他都开始滔滔不绝讲起金融史。 这就是通用大语言模型（LLM）的现状：它们很聪明，但不 阅读全文

摘要： 引言：为什么你的客服机器人需要一颗“七窍玲珑心”？ 想象一下这个场景：一位焦急的顾客输入：“我的订单U2942怎么还没到？！都超时两天了！” 一个普通的客服机器人可能会直接触发“订单查询”流程，回复一句冷冰冰的：“订单U2942正在运输中，预计明天送达。” 但这个回复完全错过了重点。顾客话语中“！” 阅读全文

摘要： 哈喽！我是你们的AI伙伴狸猫算君~你是否遇到过这样的场景：想让AI大模型帮你总结一份百页PDF，或者从公司知识库中精准找到一个技术方案，但它的回答要么跑题，要么遗漏关键信息？问题可能并不在于模型不够聪明，而在于我们“喂”给它的信息方式不对。 这就是今天我们要深入探讨的RAG（检索增强生成）技术中的核 阅读全文

摘要： 引言：为什么每个人都需要尝试微调自己的大模型？ 你是否遇到过这种情况：ChatGPT 回答得很好，但总感觉“不像自己人”？想让AI帮你写周报、分析行业数据、模仿你的写作风格，却发现通用模型始终隔着一层纱？ 这就是大模型微调的价值所在。通过微调，你可以把专有的知识、独特的风格、私域的数据，“教”给一个 阅读全文

摘要： 引言：当数据开始拥有“语义” 如果你用过ChatGPT，一定对它的“联想能力”印象深刻——它似乎总能找到相关的内容来回答问题。这种能力背后，其实藏着数据处理领域一次重要的范式转移。 在过去，我们的数据库就像一本严谨的电话簿：你要找“张三”，它给你“张三”的记录。这种精确匹配的模式，支撑了整个互联网时 阅读全文

摘要： 引言：为什么微调是解锁大模型潜力的关键？ 大家好，我是专注AI技术分享的博主。不知道你们有没有过这种体验：ChatGPT或者文心一言用起来虽然厉害，但在某些特定场景下——比如让它模仿你公司的客服口吻、生成符合你品牌调性的文案，或者理解你所在行业的专业术语——总感觉差那么点意思，回答得不够“贴肉”。 阅读全文

摘要： 你好，我是专注AI技术科普与实战的博主狸猫算君。今天我们不聊复杂的算法，来拆解一个看似基础，却足以卡住无数AI入门者和研究者的“硬件瓶颈”问题——内存（RAM）和显存（VRAM）到底有什么区别？ 为什么你电脑明明有64G大内存，训练模型时却依然会弹出那个令人头疼的“CUDA out of memor 阅读全文

摘要： 引言：数据的价值——为什么说“垃圾进，垃圾出”？ 在AI的世界里，有一句至理名言： “Garbage In, Garbage Out” （垃圾进，垃圾出）。意思是，如果你给模型“喂”的是质量低劣、杂乱无章的数据，那么无论你的模型架构多先进，训练技巧多高超，最终得到的也只能是一个“智障”模型。 数据集 阅读全文

摘要： 引言：为什么模型学会了知识，却还是不够“聪明”？ 想象一下，你请了一位学富五车的博士当助理。他博览群书（预训练），知识渊博，能回答各种事实性问题。但当你让他“写一封委婉的催款邮件”或“讲一个幽默的睡前故事”时，他的回复可能生硬、冗长，甚至不合时宜。 为什么呢？因为他只学会了“知识”，但没有学会“偏好 阅读全文