Software-MSI-软件测评
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微卫星不稳定性 (MSI) 是多种癌症类型中常见的一种现象，其特征是在整个基因组中发现的微卫星区域中插入和缺失（indels）的积累，具有高微卫星不稳定性 (MSI-H) 的癌症可能是免疫检查点抑制剂治疗的良好候选者。所以MSI自1993年首次在结直肠癌中被提出后，不断发展。目前作为帮助指导免疫检查
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Standard-ACGS_Best_Practice_Guidelines_for_Variant_Classification_in_Rare_Disease_2024
20152015年，ACMG & AMP 联合发表了standards and guidelines for the interpretation of sequence variants (Richards et al Genetics in Medicine 2015) 具体参考我们之前
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大模型-检索增强生成(RAG)
检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识
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大模型-检索增强生成(RAG)
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Paper:
2025.7.25
A Systematic Review of Key Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems: Progress, Gaps, and Future Directions
2024.12.31
Retriev
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大模型-编程基础 常见依赖库几功能
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知名仓库平滑量化量化技术Quantization原理学习
常用依赖包123456789pip install torchpip torchdata # 帮助 torch 加载数据库pip install transformers # 用于微调的依赖包pip install loralibpip i
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大模型-编程基础 pytorch进行张量运算
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PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队于2016年发布。它提供了丰富的工具和库，用于构建、训练和部署深度神经网络模型。PyTorch采用动态计算图的设计，使得构建和调试模型变得直观而灵活。它的自动求导功能也使得实现反向传播算法变得简单，是训练深度学习模型的关键组件。
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大模型-编程基础 pytorch 构建神经网络
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LLM
一、神经网络的组成部分在第一部分中我们了解了 Pytorch 的相关基础知识，在这一篇文章中我将使用 Pytorch 进入深度学习的学习，学习如果使用 Pytorch 搭建神经网络中的一些基础代码，具体讲包含如下内容：
神经网络的组成部分
神经元
神经网络层
如何使用 Pytorc
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5002.大模型-经典网络架构
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LLM
以GPT系列中的Transformer为例，这种深度学习模型结构通过自注意力机制等技巧解决了相关问题。正是得益于Transformer架构，基于GPT的大型语言模型取得了显著的进展。Transformer模型架构包含了众多模块，而我们讨论的各种微调技术通常是对这些模块中的特定部分进行优化，以实现微调
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