2.0光栅图形学算法
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使用本地大模型调用代码，根本就是一场骗局！
通过大模型调用其他工具到底可不可行？ChatGPT 或许能轻松搞定一切，但同样的需求落在本地大模型上，恐怕就要打个问号了。 法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架，来看看本地大模型到底能不能完成任务，但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了？ 用 AutoGPT，得会点“糊弄学” AutoGPT 是款貌似强大的框架，提供很酷的 CLI 外加 Flutter UI，能够通过浏览器创建 agent。其主要功能是处理用户的文档、音频、视频等本地内容。 但是……它主要依靠 ChatGPT 或其他专有大模型服务来完成繁重工作，至少给我们的感觉是如此。 我们必须“唬弄”AutoGPT 才能使用 Ollama 端点，让其误认为是 ChatGPT。 ## OPENAI_API_KEY - OpenAI API
详细说明Encoder-only架构的特点以及他和encoder decoder的区别和联系
Poe Encoder-only 架构的特点 Encoder-only 模型只使用 Transformer 的编码器部分，专注于对输入序列的理解和表征学习。这类模型通常被用在需要对输入文本进行深度理解的任务上，如文本分类、问答和语义匹配。以下是 Encoder-only 架构的核心特点： 1. 双向上下文建模 * 特点：Encoder-only 模型通过自注意力机制（Self-Attention）同时关注输入序列的前后文。 * 优势：相比单向模型（如 Decoder-only），它可以更全面地捕捉输入序列的全局语义，适合需要理解复杂上下文的任务。 * 实现方式：在训练过程中，不对输入序列进行因果掩码（Causal Masking），允许模型在任何位置访问序列的所有位置。 * 例子：BERT 的 Masked Language Model（MLM）训练任务通过随机遮盖部分单词，依赖左侧和右侧的信息来预测被遮盖的词，即双向建模的典型体现。 2. 适用于理解任务 * 特点：Encoder-only 模型专注于理解输入序列，而不生成输出序列，因此适合处理分类、
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解 原创 极客见识 2025年02月09日 09:02 广东 DeepSeek 通过发布其开源推理模型 DeepSeek-R1 颠覆了 AI 格局，该模型使用创新的强化学习技术，以极低的成本提供与 OpenAI 的 o1 相当的性能。 更令人印象深刻的是，DeepSeek 已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章，我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成 DeepSeek-R1 的整个微调过程。 本文章将演示了如何微调其中一个模型（使用我们自己的自定义思维链数据集），然后保存和部署微调后的模型。 高级推理模型微调 DeepSeek 简介 DeepSeek-R1 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base（总共 671B 个参数，每次推理 37B 处于活动状态）构建，使用强化学习 （RL） 在提供最终答案之前生成思路链