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精选-2025年最新大模型RAG技术综述(技术干货+热门面试题)-81页.zip

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简介:
本资料为《2025年最新大模型检索增强型生成(RAG)技术综述》,涵盖技术详解与热门面试题,共81页。 2025年大模型RAG技术总结包括81份文档,涵盖从基础到高级的多个方面,供学习参考。 一、LLM-模型 * 大模型(LLMs)agent 面试题.pdf * 大模型(LLMs)langchain面试题 * 大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)面 * 大模型(LLMs)基础面.pdf * 大模型(LLMs)幻觉面.pdf * 大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面试题.pdf * 大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面试题.pdf * 大模型(LLMs)微调面.pdf * 大模型(LLMs)推理面.pdf * 大模型(LLMs)训练集面.pdf * 大模型(LLMs)评测面.pdf * 大模型(LLMs)进阶面.pdf * 多模态常见面试题.pdf * 大模型 RAG 检索增强生成面.pdf * 大模型校招面试题.pdf * 大模型(LLMs)Tokenizer篇.pdf * 大模型(LLMs)分布式训练面.pdf * 大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf * 大模型(LLMs)幻觉面.pdf * 大模型(LLMs)推理加速篇.pdf * 大模型(LLMs)显存问题面.pdf * 大模型(LLMs)蒸馏面.pdf * 大模型(LLMs)面试题答案Plus.pdf * 基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf * LoRA篇.pdf * 参数高效微调篇PRFT.pdf * 提示学习(Prompting)篇.pdf * 适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf 二、NLP-面试题 涵盖主题模型、事件抽取、命名实体识别等各类内容,包括但不限于: * 主题模型 * 事件抽取 * 命名实体识别 * 对话系统 * 数据挖掘 * 文本分类 * 文本匹配 * 文本摘要 * 知识图谱 三、NLP面试相关文档和试题集锦 包含各类NLP及大模型相关的面试题,例如: - NLP和大模型面试题.pdf - NLP最全八股面试含答案.docx - NLP最全八股面试含答案.pdf - NLP选择题38道含答案.pdf 四、RAG相关(包括项目代码、简历材料) * RAG项目完整代码 * 大模型RAG简历 * 大模型面试题 五、Transformer技术相关的面试题目和资料 包含: - NLP和大模型面试题.pdf - transformer面试题124题含答案.docx - transformer面试题124题含答案.pdf 六、大模型(LLMs)算法相关文档与试题集锦 * 大模型(LLMs)算法100题含答案.pdf * 大模型微调面试题.pdf * 大模型高频面试50题含答案.docx * 大模型高频面试50题含答案.pdf 七、深度学习及机器学习相关文档与试题集锦 包含: - 机器学习高频22题含答案.pdf - 深度学习大厂37题.pdf - 深度学习损失函数大全.pdf - 深度学习精选54题含答案.pdf

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  • -2025RAG+)-81.zip
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    本资料为《2025年最新大模型检索增强型生成(RAG)技术综述》,涵盖技术详解与热门面试题,共81页。 2025年大模型RAG技术总结包括81份文档,涵盖从基础到高级的多个方面,供学习参考。 一、LLM-模型 * 大模型(LLMs)agent 面试题.pdf * 大模型(LLMs)langchain面试题 * 大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)面 * 大模型(LLMs)基础面.pdf * 大模型(LLMs)幻觉面.pdf * 大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面试题.pdf * 大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面试题.pdf * 大模型(LLMs)微调面.pdf * 大模型(LLMs)推理面.pdf * 大模型(LLMs)训练集面.pdf * 大模型(LLMs)评测面.pdf * 大模型(LLMs)进阶面.pdf * 多模态常见面试题.pdf * 大模型 RAG 检索增强生成面.pdf * 大模型校招面试题.pdf * 大模型(LLMs)Tokenizer篇.pdf * 大模型(LLMs)分布式训练面.pdf * 大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf * 大模型(LLMs)幻觉面.pdf * 大模型(LLMs)推理加速篇.pdf * 大模型(LLMs)显存问题面.pdf * 大模型(LLMs)蒸馏面.pdf * 大模型(LLMs)面试题答案Plus.pdf * 基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf * LoRA篇.pdf * 参数高效微调篇PRFT.pdf * 提示学习(Prompting)篇.pdf * 适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf 二、NLP-面试题 涵盖主题模型、事件抽取、命名实体识别等各类内容,包括但不限于: * 主题模型 * 事件抽取 * 命名实体识别 * 对话系统 * 数据挖掘 * 文本分类 * 文本匹配 * 文本摘要 * 知识图谱 三、NLP面试相关文档和试题集锦 包含各类NLP及大模型相关的面试题,例如: - NLP和大模型面试题.pdf - NLP最全八股面试含答案.docx - NLP最全八股面试含答案.pdf - NLP选择题38道含答案.pdf 四、RAG相关(包括项目代码、简历材料) * RAG项目完整代码 * 大模型RAG简历 * 大模型面试题 五、Transformer技术相关的面试题目和资料 包含: - NLP和大模型面试题.pdf - transformer面试题124题含答案.docx - transformer面试题124题含答案.pdf 六、大模型(LLMs)算法相关文档与试题集锦 * 大模型(LLMs)算法100题含答案.pdf * 大模型微调面试题.pdf * 大模型高频面试50题含答案.docx * 大模型高频面试50题含答案.pdf 七、深度学习及机器学习相关文档与试题集锦 包含: - 机器学习高频22题含答案.pdf - 深度学习大厂37题.pdf - 深度学习损失函数大全.pdf - 深度学习精选54题含答案.pdf
  • PCM存储
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    本文是一篇关于PCM(相变内存)新型存储技术的研究综述。文中全面介绍了PCM的工作原理、性能特点及最新研究进展,并探讨了其在大数据和人工智能领域的应用前景。 新型存储PCM综述 在现代计算机系统中,PCM(相变存储器)是一种非易失性存储技术,旨在取代现有的闪存和DRAM存储技术。由于其高速写入性能和擦写次数远超传统存储器,PCM成为了当前IT行业研究的热点。本段落将对PCM的工作原理、性能特点以及未来的发展趋势进行详细阐述,帮助读者全面了解PCM存储技术。 一、PCM的原理 PCM工作原理基于材料在不同温度下的相变。它通常使用一种名为“GeSbTe”(GST)的合金作为存储介质,其中包含锗、锑和碲。这种材料在常温下为非晶态,具有高电阻率。当材料被加热到一定温度时,它会发生相变,从非晶态转变为晶态,电阻率随之降低。通过控制加热温度,可以精确控制材料的电阻状态,从而实现数据的存储。 PCM存储单元通常由一个晶体管和一个相变存储单元组成。通过晶体管控制电流,进而控制存储单元中材料的温度,实现写入数据的功能。读取数据时,通过测量存储单元的电阻值来判断其存储状态。 二、PCM的性能特点 1. 高速写入性能:相比现有的NAND闪存,PCM的写入速度通常要快几个数量级,这极大地提高了存储系统的整体性能。 2. 更高的擦写次数:PCM的擦写次数可达到10^8次左右,远高于NAND闪存的擦写次数。 3. 非易失性:PCM保留数据的原理基于材料的物理状态,因此即使在断电的情况下也能保持数据不丢失。 4. 低延时:由于读取速度快,PCM存储设备的响应时间非常短,这特别适用于实时数据处理。 5. 能耗问题:虽然PCM的写入速度很快,但是写入操作通常伴随着较高的能耗。这是目前PCM技术发展中需要克服的一个难题之一。 6. 寿命与可靠性:在写入时产生的高温可能导致材料老化问题,进而影响存储单元的寿命和整个存储设备的可靠性。 三、PCM面临的技术挑战及解决方案 1. 写入耐久性有限:当前的解决方案包括采用写前读取技术、磨损均衡、写入取消和写入暂停等策略,减少对存储单元的过度写入,延长其使用寿命。 2. 潜在的长延迟:研究人员正在设计更高效的电路和算法以缩短PCM响应时间,提高其性能。 3. 高能量写入:优化电源管理策略,降低写入操作的能耗,实现绿色存储。 4. 电力消耗问题:探索新的低功耗设计技术,使PCM在功耗和性能之间取得平衡。 5. 内存隐私问题:采取加密等安全措施,确保存储数据的安全性。 四、PCM的应用和未来发展趋势 PCM的应用领域非常广泛,包括企业级存储设备、固态硬盘(SSD)以及移动设备。随着技术的成熟,PCM有可能取代DRAM成为主要的主内存。研究者们也在探索混合存储系统的设计,将PCM与DRAM结合,发挥各自优势,进一步提升存储性能。此外,PCM也被考虑用于新型SSD的设计中,有望成为提升固态硬盘性能的新选择。 总结来说,作为一种新型存储技术,PCM拥有诸多传统存储技术无法比拟的优势。虽然目前还存在诸多挑战,但随着技术的不断进步和应用领域的不断拓宽,PCM在未来存储市场中的潜力巨大且具有重要价值。随着研究的深入发展,我们有望见证PCM在存储领域取得革命性的进展。
  • 2025 RAG详解:五种范式助你通.pdf
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    本书深入解析RAG(检索增强生成)技术在2025年的应用与发展,通过介绍五种核心范式,帮助读者全面掌握RAG技术原理与实践技巧。 本段落系统性地回顾了检索增强生成(RAG)技术自2021年以来的多轮范式迭代进展,特别是大规模语言模型(LLMs)广泛应用带来的变革。文中详细介绍了Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG 和最新的 Agentic RAG 五大主要范式的概念和技术细节,并阐述了每一种范式的发展脉络。对于RAG技术的应用,论文探讨了各种工程工具和实际应用挑战,旨在为研究人员提供全面的理解和支持。此外,本段落还深入介绍了相关文献和具体实践案例,进一步阐明RAG的原理、实现方式及未来的研发方向。 适用人群:从事自然语言处理研究或对RAG有兴趣的科研工作者和行业专家;以及希望深入了解该领域的研究生和高年级本科生。 使用场景及目标:适用于想要理解RAG技术演进全过程的研究人员和技术人员,旨在提高他们对现代检索增强生成方法的认识水平。同时为工程师搭建有效的RAG系统提供指南,并帮助解决在工业界部署过程中的各种技术和实施难题。 本段落包含了详细的参考文献列表,方便有兴趣的读者进行进一步研究。此外,还包括了大量的图表来形象地解释各个概念和技术架构,同时也分享了一些实用的工具链接和技术栈建议以辅助实际应用构建。
  • ADAMS-CAR路
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    本文综述了ADAMS-CAR路面建模技术的发展与应用,探讨了其在汽车工程中的重要性,并介绍了该技术的关键特点和优势。 本段落介绍了路面不平度的测量及表示方法,包括白噪声滤波技术、二维(2D)与三维(3D)路面模型以及用于分析车辆行驶平顺性的随机不平路面模拟。
  • Android及完整答案
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    本书精心挑选了大量关于Android开发的技术面试题目,并提供了详尽的答案解析,旨在帮助读者深入理解Android系统的架构和核心原理。 在Android技术面试中,面试官通常会关注应聘者对Android平台的理解、开发经验、问题解决能力以及对最新技术趋势的掌握。以下是关于标题和描述中的知识点详细阐述: 一、Android基础知识 1. Android体系结构:了解Android系统的分层架构,包括Linux内核、硬件抽象层、系统运行库、应用程序框架以及应用程序。 2. Activity生命周期:熟悉各个状态(如运行、暂停、停止、销毁)及状态之间的转换,并能解释如何在不同状态下保存和恢复数据。 3. Intent机制:理解Intent的作用,掌握通过Intent启动Activity、服务或广播接收器的方法。 4. 数据存储:熟练使用SharedPreferences、SQLite数据库、ContentProvider以及文件存储方式来管理应用中的数据。 二、UI设计与布局 1. XML布局:精通LinearLayout、RelativeLayout和ConstraintLayout等布局的运用,并了解如何优化这些布局以提高性能。 2. View和ViewGroup:理解自定义View的工作原理,掌握事件分发机制的应用实例。 3. 动画:熟悉帧动画(Frame Animation)和属性动画(Property Animation),并知道在应用中实现动态效果的方法和技术细节。 4. Material Design:了解Google推出的Material Design设计规范,并能够在实际项目开发过程中实施响应式设计原则。 三、Android组件 1. Service:掌握Service的生命周期管理,包括启动和服务绑定的技术要点以及服务间的通信机制。 2. BroadcastReceiver:理解广播接收器的工作原理和注册方式(静态与动态),并了解如何处理有序广播消息流。 3. ContentProvider:学习创建ContentProvider以实现跨应用程序的数据共享,并熟悉其使用方法。 4. IntentService:掌握IntentService的特点,包括它在后台任务中的应用以及相关的编程技巧。 四、多线程与并发 1. Handler、Looper和Message:理解它们在异步处理中的作用机制,了解如何构建消息循环系统以实现高效的UI更新操作。 2. AsyncTask:熟悉AsyncTask的使用场景及其限制条件,并掌握替代方案如线程池(Thread Pool)及RxJava等高级框架的应用方法。 3. 线程同步:熟练运用synchronized、Lock和Semaphore等机制来防止数据竞争问题,确保多任务环境下的程序稳定性与安全性。 五、网络编程 1. HTTP与HTTPS:理解HTTP协议的基础知识,并能够使用HttpURLConnection或OkHttp库进行有效的网络请求操作。 2. JSON解析:掌握Gson、Jackson或FastJson等工具的使用技巧,以便于在项目中实现JSON数据的有效序列化和反序列化处理流程。 3. Retrofit:学习如何利用Retrofit构建RESTful API客户端,并结合OkHttp及Gson库来进行高效的网络请求操作与响应结果解析工作。 六、性能优化 1. 内存优化:理解内存泄漏的原理,掌握使用LeakCanary等工具检测和修复内存问题的方法和技术细节。 2. 性能监控:学会利用Systrace、Traceview以及Android Profiler等分析工具对应用进行详细的性能评估与优化工作。 3. 布局优化:了解如何减少布局层级以降低视图绘制开销,提高用户界面的响应速度和流畅度。 4. APK瘦身:理解资源压缩、ProGuard混淆规则及R8编译器在减小APK体积方面的应用方法和技术要点。 七、面试技巧 1. 自我介绍:准备一份简短且突出个人亮点的自我介绍文本,以便于向招聘者展示自己的优势和特点。 2. 项目经验:清晰地阐述项目背景、目标设定以及技术选型的过程,并详细介绍解决问题的具体方案与实施效果。 3. 问题解答策略:对于不会的问题要展现出思考能力和学习态度,避免直接回答“不知道”。 4. 行业动态:关注Android新技术的发展趋势(如Android Jetpack组件和Kotlin语言特性等),以便于在面试中展示自己对前沿技术的了解程度。 通过上述知识点的学习与实践不仅能提高自身的技术水平,在实际工作中也能更加游刃有余地处理各种挑战性任务,从而更好地适应不断变化发展的移动应用开发领域。
  • 2017数据存储
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    本文章全面回顾和分析了2017年度大数据存储领域的关键技术与发展趋势,涵盖数据管理、分布式存储系统及新型数据库等方面。 随着数据量的快速增长以及其多样化的特性,业界急需开发出更有效的存储工具来应对大数据的需求。从传统的数据库管理系统到NoSQL技术的发展体现了这种需求的变化趋势。然而,现有的大数据存储解决方案还未能完全满足持续增长且异构化日益严重的数据环境的一致性、可扩展性和可用性的要求。 在信息化社会中,随着互联网、物联网和各种智能设备的广泛应用,数据量正在急剧膨胀,并呈现出多样性和实时性的特点。传统的关系型数据库管理系统已经无法应对这些挑战,因此NoSQL技术应运而生,提供了更加灵活且易于扩展的解决方案。 NoSQL(非关系型)数据库系统是为处理大规模分布式存储设计的一种新型的数据管理方式。它具备水平可伸缩性、高可用性和容错能力,并能很好地支持非结构化和半结构化的数据类型。与传统的关系型数据库不同,NoSQL通常采用最终一致性模型来保证较高的性能和扩展性,这使其成为了大数据环境下处理大量读写操作的首选技术。 然而,在实际应用中仍存在一些挑战。例如,如何在分布式系统设计时平衡分区容错性、一致性和可用性的关系(即CAP定理),是NoSQL数据库面临的一个重要问题。此外,不同种类的数据类型需要不同的存储和检索方式,因此大数据存储系统应具备良好的适应性以支持多种数据格式。 另外,在面对日益增长的数据量时,如何实现系统的无缝扩展也是一个关键考虑因素。Hadoop的分布式文件系统(HDFS)就是为了解决这一挑战而设计的一种技术方案,通过多副本策略实现了高效的横向扩展能力。 除此之外,大数据存储技术还需注重安全性、隐私保护以及合规性等问题。这包括数据加密、访问控制机制和审计功能等措施以确保在存储与传输过程中的信息安全。 总之,大数据存储技术的发展是一个不断进步的过程,并需要综合考虑性能优化、可伸缩性提升、一致性保障及支持多样化数据类型的能力等多个方面。通过对现有技术和解决方案的深入研究分析,可以为数据分析人员提供有价值的指导建议,帮助他们选择最适合特定应用场景的技术方案。目前已有包括Amazon和Google在内的多家企业提供了成熟的大数据存储服务,但未来仍需继续探索和完善相关技术以应对新的挑战并推动该领域的发展进步。
  • ChatGPT
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    《ChatGPT技术综述》全面介绍了ChatGPT的发展历程、核心技术以及应用场景,为读者提供了深入了解这一革命性语言模型的途径。 最近ChatGPT在全球范围内引起了广泛关注。作为由知名人工智能研究机构OpenAI于2022年11月30日发布的一个大型语言预训练模型,它的核心在于能够理解人类的自然语言,并以接近人类的语言风格进行回复。自开放使用以来,在人工智能领域引发了巨大的反响,并成功超越了技术圈的影响范围。 从数据上看,ChatGPT用户数在5天内就达到了100万,两个月后更是突破了一亿大关;此外,在许多非人工智能领域中,已有机构尝试利用ChatGPT进行智能生成工作。例如财通证券发布了一份由ChatGPT撰写的行业研究报告,尽管报告中的某些细节仍需进一步推敲,但整体框架和内容已经相当成熟。 对于其他的内容创作者而言,应用ChatGPT同样可以提升个人的工作效率。显然,ChatGPT具备强大的功能与潜力;然而,对人工智能领域不太熟悉的人士可能会对其产生担忧或缺乏信任感。通常来说,恐惧源自于不了解情况本身。因此,在本段落中我们将全面解析ChatGPT的技术原理,并尽量用简单易懂的语言为读者答疑解惑。 通过阅读本篇文章,您可以获得以下几点收获: 1. 了解什么是ChatGPT; 2. 掌握其核心要素是什么; 3. 明确它可以完成哪些任务。
  • 华为
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    《华为技术综合面试问题集》汇集了应聘者在加入华为过程中可能遇到的技术与实践相关面试题,旨在帮助求职者全面准备,涵盖编程、算法、系统设计等多个领域。 华为面试中的技术类问题集和综合类问题集包含一些经典且常见的题目。
  • 关于6G的智能表.zip
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    本资料深入探讨了6G通信中的智能表面技术,涵盖其定义、工作原理及应用场景,分析了该技术面临的挑战与未来发展方向。 6G是继5G之后的下一代移动通信技术标准,旨在提供更快的速度、更低的延迟以及更广泛的应用场景。智能表面(Intelligent Surface, IS)技术作为一项重要的创新,在6G中通过改造物理环境来增强无线通信性能。 智能表面是一种融合了人工智能与物理层优化的新一代无线通信手段。在6G网络中,智能表面由大量可编程的微型天线单元构成,这些单元可以独立调整相位和振幅以控制信号的方向和强度。因此,它能够动态调控无线环境,实现更高的能量效率、更精确的定位服务及更强的抗干扰能力。 1. **信号增强与波束成形**:智能表面能通过精细调节来集中传输特定设备所需的无线信号,从而提高速率并减少能耗。这对于城市密集区域尤为重要,因为这里容易受到建筑物和障碍物的影响。 2. **环境感知与建模**:实时监测及分析无线信号变化使6G网络能够构建准确的无线环境模型,并根据天气、用户移动等因素动态优化通信质量。 3. **覆盖范围扩展**:智能表面可以作为中继或反射器,扩大偏远地区和室内等传统基站难以到达区域的网络覆盖。 4. **能源效率提升**:通过控制信号传播路径减少不必要的能量消耗,提高整个系统的能效。 5. **多用户调度与干扰管理**:动态调整各用户的信号路径以降低相互间的干扰,并增加系统容量。 6. **物理层安全**:创建定制化无线信道使非法监听更难解码传输信息。 7. **人工智能集成**:将深度学习和机器学习算法嵌入硬件中,使其能够自我优化来提升通信性能。 8. **物联网应用**:结合智能表面技术可以为自动驾驶、智慧城市及远程医疗等提供更加可靠高效的连接支持,从而推动物联网的发展。 随着研究的深入,6G中的智能表面有望解决5G面临的一些挑战(如网络容量、延迟和能效问题)。但同时也要面对大规模天线阵列制造成本高、实时数据处理复杂性以及与现有网络兼容等问题。未来的研究将致力于克服这些障碍以实现该技术的大规模应用。