如何针对座舱环境进行大模型的指令微调:详解车载垂直领域的 RAG 知识库构建
如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库:提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型(LLM)面临两大挑战:一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南;二是用户对实时、准确的答案有极高要求,不能容忍“幻觉”(Halluc...
如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库:提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型(LLM)面临两大挑战:一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南;二是用户对实时、准确的答案有极高要求,不能容忍“幻觉”(Halluc...
引言:LoRA微调中的数据安全挑战 参数高效微调(PEFT),尤其是低秩适配(LoRA),已成为部署大型语言模型(LLM)的主流技术。LoRA通过训练少量新增的适配器(Adapter)权重,在保持基础模型(Base Model)权重不变的前...