【人工智能 AI】Transformer 神经网络模型的实现原理

weixin_45050302: 您好，推荐的两本书可以分享一下作者或者出版社吗？

专家-百锦再@新空间代码工作室: 这篇文章对于某个主题做出了深入的探讨，但我认为在一些关键点上还可以提供更多的支持性证据或案例，以增强文章的可信度和说服力。此外，对于某些概念的定义可以更加明确一些，以便读者更好地理解文章的核心观点。

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禅与计算机程序设计艺术: 引用「RAG与传统生成模型的区别是什么？」 RAG（Retrieval Augmented Generation）与传统的生成模型的主要区别在于其信息检索和生成过程的集成。传统生成模型通常是基于单一输入（如文本序列）进行自回归或自编码，它们依赖于自身的内部记忆来生成新的文本，可能缺乏对大量外部知识的利用。 相比之下，RAG模型通过结合检索机制，允许在生成阶段访问预训练的大型文本数据库，如维基百科或其他知识库。在生成过程中，模型不仅根据当前输入生成响应，还会查询这些外部资源来获取相关信息，增强生成的准确性和多样性。这样，RAG可以生成更丰富、更具有上下文连贯性的内容，因为它们能够利用和整合外部知识。 具体来说，RAG模型通常包括两个部分：一个生成器（Generator）用于生成文本，另一个检索器（Retriever）负责从知识库中查找相关的信息。生成器生成的候选文本会与检索到的相关片段进行融合，从而产生最终的回答。

全栈小5: 博主的深度理解和清晰的表达方式使复杂的技术概念变得容易理解。感谢分享，这对于像我这样的技术爱好者来说是一份宝贵的资源。期待更多精彩的内容【KafkaFlink整合原理与代码实例讲解，博主这篇文章，值得一看】