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关于 LLM 的一些资料_v2.0
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关于 LLM 的一些资料_v2.0
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pasu
UID:448
萌新
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437
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3 天前
本资料比较有深度
不是那么容易啃下来的哦
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当然可以,我来用更口语化、接地气的方式解释一下这个问题: 有人能从技术角度说说为啥苹果的共享内存(Unified Memory)能做到这么大,甚至在很多高端CPU、还有大语言模型(LLM)的使用场景里,干掉了部分低端显卡? 其实苹果这里说的“共享内存”,不是传统意义上我们说的“内存共享”那种概念,而是他们自研芯片(比如M1、M2、M3系列)用的一种叫“统一内存架构”(Unified Memory Architecture,简称UMA)的技术。 简单来说就是: CPU、GPU、神经引擎、缓
LLM大模型智能引擎实战:SpringAI+RAG+MCP+实时搜索
你们这些人在本地运行大语言模型(LLM)时都用什么操作系统呀?我目前用的是Windows系统(我有必要装双系统,再装个Ubuntu吗? )
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huangjunxue
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3 天前
谢谢分享
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Jon郭玉斌ค
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3 天前
谢谢大佬分享
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温德琳
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前天 10:04
感谢分享,开始学习
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hyc1200
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4 小时前
去年写了一份比较偏理论导向的资料。
今年做了不少和 LLM 相关的工作。
对这东西有了更具体的认识,那就写一个更具体、更具实操意义的资料合辑吧。
前情提要:我是从算法的角度去看的,本身对基础设施(infra)不是特别懂,
对基础设施(infra)仅仅停留在为了完成工作而进行的浅层次观察上(不过也推荐了一些不错的资料 ) 。
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