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2.1. 临时

• 2.1.1. ReAct框架
  • 组成部分
  • 工作流程
  • 优势
  • 示例
• 2.1.2. Reflection反思
• 2.1.3. 数学
  • 线性拟合
  • 多项式拟合
  • 归一化
• 2.1.4. bag-of-words
  • 示例说明
  • N-Grams
• 2.1.5. Word2Vec
  • Review: Bag-of-words
  • Word2Vec
  • 参考
• 2.1.6. Doc2Vec
  • Review: Word2Vec Model
  • Doc2Vec
  • Gensim
  • 参考
• 2.1.7. FastText
  • 基本概念
  • 局限性
  • 与Word2Vec对比
  • Training models
  • 参考
• 2.1.8. LDA-Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)
  • Ensemble LDA
  • LDA Model
  • 参考
• 2.1.9. overfitting&underfitting
  • 以决策树为例讲解
  • 参考
• 2.1.10. RAG
  • 简介
  • 知识图谱KG
  • 属性图谱PG
  • RAG
  • GraphRAG
  • Adaptive RAG
  • Corrective RAG
  • 参考
• 2.1.11. Agent
  • 优势
  • Planning
  • Relection and refinement
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  • Memory
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  • Tools
    • Tool Use框架
    • Tool Use微调
  • 参考
• 2.1.12. LLM
  • 参考
• 2.1.13. RL-强化学习
  • RL算法
• 2.1.14. Prompt Engineering
• 2.1.15. LLM调优(finetune)
  • PT (Pre-training)
  • SFT (Supervised Fine-Tuning)
  • RM (Reward Modeling)
  • PPO (Proximal Policy Optimization)
  • DPO (Direct Preference Optimization)
  • KTO (Knowledge Transfer Optimization)
• 2.1.16. Workflow

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