AsyPPO: 輕量級mini-critics如何提升大語言模型推理能力 大型語言模型強化學習訓練面臨計算瓶頸,傳統對稱actor-critic架構導致critic模型參數量巨大,訓練成本高昂。本文介紹的Asymmetric Proximal Policy Optimization (AsyPPO)算法通過創新的非對稱架構設計,使用輕量級mini-
Naive RAG 架構剖析 2022年底,ChatGPT 的出現讓大語言模型(LLMs)變得非常流行。差不多同一時間,一種叫做“檢索增強生成”(RAG)的技術也出現了。這個技術主要是為了解決一些大語言模型本身存在的問題,比如: 有時會“胡説八道”,也就是生成一些不準確或不真實的信息。 能處理的信息量有限,就像一個人一次只能
隨着Agentic AI 的最新進展,Microsoft 正在改進其相關開發工具,整合 Semantic Kernel 和 AutoGen 的功能,提供新的開源 Microsoft Agent Framework,以簡化 AI Agent和Multi-Agent工作流程的構建、編排和部署,支持 Python 和 .NET。Microsoft 在 10 月 1 日的一篇博文[1]中表示: “開發人員
跟着 .NET 官方博客的博文 Introducing Microsoft Agent Framework (Preview): Making AI Agents Simple for Every Developer 中的示例代碼基於 Microsoft Agent Framework 創建非常簡單的寫博文 Agent 與多 Agent 工作流初步體驗一下。 先準備好訪問 GitHub 模型市場
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