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在人工智能领域,如何有效结合大型语言模型(LLM)的常识性知识与特定的专有数据,一直是业界探索的热点。微调(Fine-tuning)与检索增强生成(RAG)两种方法各有千秋,且都对此问题有着不可忽视的贡献。
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