34_GPT系列：从1到5的架构升级_深度解析
目录 引言：GPT系列的革命性旅程GPT-1：奠基之作（2018）2.1 核心架构设计2.2 预训练与微调范式2.3 实验与性能 GPT-2：规模扩展与零样本学习（2019）3.1 架构优化与规模扩展3.2 零样本学习的初步尝试3.3 生成质量的突破3.4 社会影响与安全考量 GPT-3...
从CLIP到GPT-4V：多模态RAG背后的技术架构全揭秘
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。 多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是在传统文本 RAG 基础上整合视觉、听觉等多种信息源，从而提供更丰富、准确且上下文相关的回答。这一技术极大地拓展了人工智能系统的应用范围与实用性，使其能够处理和理解图像、音频、视频等多类型数据，而不再局限于文本。今天我将深度解析多模态RAG的实践路径及其工作原理，希望对你们有所帮.....
DB-GPT V0.7.0版本更新：支持MCP协议、集成DeepSeek R1模型、GraphRAG检索链路增强、架构全面升级等
版本介绍 DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL and Agents)，在V0.7.0版本中，我们对DB-GPT模块包进行架构治理，将原有模块包进行分拆，重构了整个框架配置体系，提供了更加清晰，更加灵活，更加可扩展的围绕大模型构建AI原生数据应用管理与开发能力。 V0...
一文彻底讲透GPT架构及推理原理
引言 什么是人工智能？ 清华大学出版社出版的《人工智能概论》中提出，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但它能像人那样思考，也可能超过人的智能。 基于这个设想，人工智能应当能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等工作。就像人一样，可以看见、听见、理解和表达。这涉及了众多人工智能的分支学科，如计算机视觉...
独家直播｜DB-GPT架构设计与源码解读（第一期）
亲爱的技术爱好者们！ 10月8日，我们非常荣幸地邀请到了DB-GPT开源项目的发起人——陈发强，为我们带来一场关于DB-GPT架构及源码的深度解读直播。 直播亮点：架构全解析：从设计思考到架构逻辑，全面剖析DB-GPT。源码深度解读：多模型管理、智能体、RAG、AWEL等核心模块一网打尽。项目作者面...
ChatGPT 与软件架构 (2) - 基于 Obsidian 和 GPT 实现解决方案架构自动化
磨刀不误砍柴工，良好的工具可以有效提高效率。本文介绍基于 Obsidian 和 GPT 打造架构知识库的思路，为架构师提供整理、分享、沉淀架构知识的平台。原文: Solution Architecture Automation With Obsidian and GPTStas Parechyn @Unsplash本文介绍的 ArchVault 是一个旨在帮助架构师将想法转化为设计的工具，是Ch....
大家都在吐槽GPT-4变「笨」了，可能是架构重新设计惹的祸
根据广大网友的反馈，GPT-4 好像真的变笨了。距离 OpenAI 最初发布 GPT-4 已经过去差不多 4 个月的时间了。然而，随着时间的推移，近期，网上开始出现了一些质疑声，他们认为世界上最强大的 GPT-4 变得不那么强大了。有些业内人士认为，这可能和 OpenAI 对该系统的重大重新设计有关。其实，最近几周，我们或多或少的在网上看到 GPT-4 的用户们对其性能下降怨声载道，有用户称这个....
终极「揭秘」：GPT-4模型架构、训练成本、数据集信息都被扒出来了
一直以来，大家都对 GPT-4 的模型架构、基础设施、训练数据集、成本等信息非常好奇。奈何 OpenAI 嘴太严，很长时间以来，大家也都只是猜测这些数据。不久之前，「天才黑客」乔治・霍兹（George Hotz）在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息，称 GPT-4 是由 8 个混合专家模型组成的集成系统，每个专家模型都有 2200 亿个参数（比 G....
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