大讲堂的文章

我真的受够了LangChain的那层糖衣。 没错，就是它让你三行代码构建一个“智能应用”的甜蜜假象。但当你真的把它丢进生产环境——延迟忽高忽低、内存悄悄泄露、一个conversation chain莫名其妙就超出了token限制……你才会发...

别被大厂的宣传忽悠了——纯参数堆砌救不了落地难。检索增强生成（RAG）不是什么新概念，九年前的论文就提过。但直到现在，它才真正有了用武之地。因为企业再也烧不起了。 说实话，通用大模型太贵了。训练一次动辄几千万，推理成本还高得离谱。更要命的是...

说出来你可能不信——我第一次在生产环境部署RAG的时候，差点把咖啡喷在键盘上。召回率只有可怜的34%，准确率更是没法看，用户骂骂咧咧地走了。我以为我对这个架构已经了如指掌，结果现实直接给了我一记闷棍。 它到底在干嘛？——拆了那层黑盒 RAG...

说实话，最近圈子里对“提示工程”的吹捧，让我想起了当年“大数据”刚火的时候。人人都说要抓住。但——嘿，有几个真做出利润了？不过话说回来，这次还真不一样。因为大模型已经像水电一样渗进商业流程了。但你知道最贵的是什么吗？不是算力。是认知带宽。每...

说实话，最近圈子里对“提示工程”的吹捧，让我想起了当年“大数据”刚火的时候。人人都说要抓住。但——嘿，有几个真做出利润了？不过话说回来，这次还真不一样。因为大模型已经像水电一样渗进商业流程了。但你知道最贵的是什么吗？不是算力。是认知带宽。每...

微调的本质：在参数空间中动刀子 别被那些 fancy 的词唬住。微调（fine-tuning）说到底，就是在一个已经训练好的模型上，用你自己的数据接着训练一小会儿。但是——这个小会儿，每一刀都要精准。全参数微调？那是用屠龙刀切豆腐。你看着 ...

窗口正在焊死，光有心气没用 2024年过半，预训练这词儿已经被说烂了——但你越听越焦虑，不是不懂，是这玩意儿真的太烧钱，又看不到回头钱。对吧？现在窗口期最多12个月，过了这个村，别说店，连个茅草棚都没了。美国一纸禁令，H100进不来，B20...

Transformer：不只是“注意力”，是数学暴力美学 说实话，第一次看到Transformer的架构图，我笑了——这不就是把一堆全连接层叠起来，然后搞了个叫自注意力的玩意儿？能有多神？后来跑了个文本分类，准确率直接秒了LSTM将近8个点...

大模型这玩意儿，现在火得离谱。但如果你仔细看，这简直就是一场豪赌。为什么是现在？因为再不赌，可能连上牌桌的机会都没了。然而，绝大部分玩家根本没想清楚怎么赢——或者说，他们以为把参数调大就能赢。天真！ 过去两年，AI基础设施的投资翻了数倍。但...

还记得第一次用GPT-3生成一段像模像样的代码——我盯着屏幕，脊背发凉。那感觉，跟第一次看到AlphaGo赢了李世石差不多。但很快我就冷静下来了。毕竟，这玩意儿背后，不过是一堆矩阵乘法和概率分布。对吧？真是这样？ 自注意力：一个眼神就够了 ...