ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括 API 集成、互动逻辑、数据存储等等。
大型语言模型（LLM）相较于传统的语言模型具有更强大的能力，然而在某些情况下，它们仍可能无法提供准确的答案。为了解决大型语言模型在生成文本时面临的一系列挑战，提高模型的性能和输出质量，研究人员提出了一种新的模型架构：检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。
1750 亿参数的 GPT-3 和 5400 亿参数的 PaLM 中的参数，是什么意思，有什么作用？
“参数”是指深度学习模型中可以调整的数值，它们是模型在训练过程中学到的权重或偏置。简单来说，参数就是模型用来“理解”输入数据的基本构建块。理解这些参数的作用，可以帮助我们更好地认识大型语言模型的运作原理。
