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企业
AI
大
模
型
LLM可以帮助企业做什么?
从这个规律来看,尽管
大
型
语
言
模
型
(LLM)现在占据了AI领域的中心舞台,吸引了所有人的关注,但这并不意味着在LLM出现之前AI毫无发展。
大模型
ChatGPT
ChatGPT等
大
模
型
实用的提问技巧
ChatGPT 较为实用的
语
法结构总结 结构 描述 举例 备注
语
境描述 Context
大模型
从零开始了解AI
大
模
型
- 概念篇:一文带你走进
大
模
型
世界
AI
大
模
型
概念 现阶段
大
家讨论的AI
大
模
型
一般都是围绕着“自然
语
言
”方面的基础
大
模
型
。
大模型
OCR
OCR的终极解法——传统算法VS多
模
态
大
模
型
随着技术的进步,命名实体识别系统的准确性和复杂性都有了显著提升,能够在多种
语
言
和领域中有效地识别和分类实体。
OCR
大模型
文字识别
企业
检索增强生成(RAG):LLM企业级应用落地的挑战与思考
随着
大
型
语
言
模
型
的发展,检索增强生成(Retrieve Augment Generation,简称RAG)已成为构建问答和会话AI系统的一种流行方法。
大语言模型
RAG检索增强
最透彻的
大
模
型
PPO原理和源码解读
语
言
模
型
又是如何根据奖励做更新的?
PPO
大模型
源码解读
LLM
深度对比丨探索LLM(
大
模
型
)部署服务的七
大
框架差异
· · 量化延迟和成本降低——MII 可以显着降低非常昂贵的
语
言
模
型
的推理成本。
大模型
大
模
型
时代-行业落地的再思考
写在前面
大
家好,目前
大
模
型
落地是
大
家特别关心的问题,之前我也对垂直领域
大
模
型
的做了一些思考并对领域开源
模
型
进行汇总。
大模型
大
模
型
与游戏结合的一个思路
该篇文章写于2019年,当时还没有ChatGPT这样的
大
模
型
,所以那时的思路主要是让游戏能够根据玩家水平的逐步提高,游戏的难度也相应提高,使得玩家始终有一种棋逢对手的感觉,从而增加游戏的可玩性,即笔者在文章中所说的
人工智能
游戏
RAG
大
模
型
检索增强生成RAG的优化
RAG工作流程(with memory) 从RAG的工作流程看,能优化的
模
块有:文档块切分、文本嵌入
模
型
、提示工程优化、
大
模
型
迭代。
RAG
检索增强
大模型
中国AI
大
模
型
,应该如何商业化
比如OpenAI的
语
言
模
型
GPT-3,成本接近500万美元,也就是人民币4000万左右。
大模型
AI
详解
大
模
型
RLHF过程(配代码解读)
出自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇
大
模
型
的强化学习微调是怎么做的,网上虽然相关文章不少,但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练,再细致深入的就没有讲了
训练
RAG
对于
大
模
型
RAG技术的一些思考
内部知识的特殊性
大
模
型
或者句向量在训练时,使用的
语
料都是较为通用的
语
料。
RAG
大模型
金融
大
模
型
在金融行业的应用场景
本文整理了国内外
大
模
型
在金融行业的应用场景,内容不够详实,仅供参考。
大模型
金融
应用
开源
垂直领域
大
模
型
的一些思考及开源
模
型
汇总
个人觉得垂直领域
大
模
型
或者说
大
模
型
领域化、行业化才是
大
模
型
落地的核心要素。
垂直领域
大模型
开源模型
汇总
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