从入门到实战:一文看懂大模型RAG技术架构与优化思路
背景
最近在学习笔记方面积累了一些经验,分享出来供参考。
实践过程
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
总结
以上是近期的实践总结。
最近在学习笔记方面积累了一些经验,分享出来供参考。
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
以上是近期的实践总结。
我也是做NLP的,看到这价格第一反应跟你一样,简直离谱。关于CoT和MoE,我猜它应该是结合了,毕竟推理成本压这么低,不靠MoE分拆专家路径说不过去,但复杂任务会不会崩还得看实际长文本测试。之前用deepseek的V2就觉得中文理解有点东西,这次V3如果真能在数学推理上稳住,那国产模型性价比就真杀疯了。
这价格确实香,我手头几个中文项目都想直接换API了。关于推理增强,我猜它大概率结合了CoT和MoE,毕竟成本压这么低,架构上肯定有取舍,不过长文本推理会不会崩还得实测才放心。你有没有试过它处理多轮对话或者逻辑链条长的任务?要是中文理解真能打平GPT-5,那这个价格简直是降维打击了。