自然语言处理

大模型长上下文处理的核心挑战 大模型在处理长文本时面临注意力计算复杂度随序列长度二次增长的问题。标准Transformer的自注意力机制对序列长度n的计算复杂度为O(n²)，当上下…

LoRA低秩适配原理与参数分解机制 大模型微调是自然语言处理工程中的关键环节。全量微调需要更新模型所有参数，对于百亿参数量级的大模型，显存开销巨大。LoRA（Low-Rank Ad…

大模型RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）通过拼接外部知识库检索结果与用户查询，有效缓解纯参数化模型的幻觉问题。RAG系统架构核心在于…