为什么 Memory 如此重要?
在传统的 AI 对话中,每个会话都是孤立的。就像每次与专家交谈,他都"忘记"了之前的对话。Claude Code 的 Memory 功能 打破了这一限制,让 AI 能够记住跨会话的上下文,实现真正的持续学习。
在传统的 AI 对话中,每个会话都是孤立的。就像每次与专家交谈,他都"忘记"了之前的对话。Claude Code 的 Memory 功能 打破了这一限制,让 AI 能够记住跨会话的上下文,实现真正的持续学习。
MCP(Model Context Protocol) 是 Claude Code 的革命性扩展,它允许 AI 直接与外部系统交互。而 Chrome MCP 则是专门为浏览器自动化设计的强大工具,它让 Claude Code 能够控制 Chrome 浏览器,实现智能化的网页操作、数据提取和测试自动化。
当然可以!你提到的 transformers、trl、peft 是当前大模型(尤其是大语言模型)开发和训练中非常主流的三个开源 Python 库,由 Hugging Face 及其社区主导。它们各自解决不同环节的问题,且高度兼容、可组合使用。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已经成为技术创新的核心驱动力。从GPT系列到Llama,从ChatGLM到Qwen,这些强大的模型背后都遵循着一套精心设计的训练流程。本文将深入解析从零开始构建一个现代化大语言模型的完整流程,揭示每个阶段的技术原理和实践价值。
一整套大模型(如大语言模型)从零开始到最终部署优化的完整训练流程,包含了多个关键阶段和方法。下面我将逐一解释每个专业缩写,并用简单、形象的比喻帮助理解。