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内容详情：23-大模型（LLMs）RAG_——_关键痛点及对应解决方案.pdf 27-适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf 24-大模型（LLMs）RAG_优化策略_——_RAG-Fusion篇.pdf 33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf 36-大模型（LLMs）强化学习面.pdf 35-大模型（LLMs）评测面.pdf 4-Attention_升级面.pdf 17-大模型（LLMs）RAG_版面分析——表格识别方法篇.pdf 28-提示学习（Prompting）篇.pdf 40-大模型（LLMs）训练集面.pdf 21-RAG（Retrieval-Augmented_Generation）评测面.pdf 14-基于LLM+向量库的文档对话_经验面.pdf 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf 13-基于langchain_RAG问答应用实战.pdf 10-LLMs_训练经验帖.pdf 11-大模型（LLMs）langchain_面.pdf 18-大模型（LLMs）RAG_版面分析——文本分块面.pdf 16-LLM文档对话_——_pdf解析关键问题.pdf 42-大模型（LLMs）显存问题面.pdf 43-显存优化策略篇.pdf 5-transformers_操作篇.pdf 8-大模型（LLMs）进阶面.pdf 6-LLMs_损失函数篇.pdf 7-相似度函数篇.pdf 29-LoRA_系列篇.pdf 1-大模型（LLMs）基础面.pdf 30-如何使用_PEFT库_中_LoRA？.pdf 15-大模型_RAG_经验面.pdf 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf 22-检索增强生成(RAG)_优化策略篇.pdf 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.p...等。
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