世茂秋招2022

通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...

一、先搞懂：为啥需要这俩东西？比如你刷短视频时快速滑动屏幕，手机用不用 “每滑 1 毫米就重新算一次画面”？肯定不用啊！要是这么干，手机立马变卡、耗电快。前端也一样：像输入框实时搜东西（你输 “苹”“苹果”）、窗口放大缩小、滚动页面，这些操作会 “疯狂触发代码”。防抖和节流就是用来 “拦着” 这些疯狂操作，让代码别瞎忙活 ——核心就是：省劲儿、不卡顿。二、防抖：“等你彻底停下，我才干活”用你每天都可能遇到的  “电梯关门”  举例：你进电梯后，电梯会说 “等 10 秒再关门”。这 10 秒内如果又有人按电梯进来，电梯会 “把 10 秒倒计时归零”，再等 10 秒。直到没人再进来、10 秒走完，...