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Context Engineering 工具箱
Context Engineering 工具箱
2025 年新兴领域——如何高效管理大模型上下文窗口。从窗口可视化到压缩策略,全面掌握上下文工程
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窗口可视化
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压缩策略
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RAG vs 长文本
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最佳实践
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Prompt Cache 经济学 💰
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Needle-in-a-Haystack 🧪
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请分析这篇论文的核心贡献: 1. 研究问题 2. 方法创新 3. 实验结果
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上下文内容
论文标题:Attention Is All You Need 摘要:我们提出了 Transformer,这是一种完全基于注意力机制的序列转导模型,摒弃了传统的循环和卷积结构。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型在质量上更优,同时更具并行性,训练时间显著减少。 1. 引言 序列建模和转导问题在 NLP 中已有大量研究,包括语言模型和机器翻译。主流方法使用循环神经网络(RNN),特别是 LSTM 和 GRU。然而 RNN 的顺序特性导致训练时无法并行化... [中间省略 50 段落...] n. 结论 本文提出的 Transformer 基于注意力机制,实现了完全并行的序列建模。在 WMT 2014 英德和英法翻译任务上达到 state-of-the-art 效果。我们相信 Transformer 可以应用于更多序列转导任务。 参考文献(略)
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