当前位置：CRM
> LLM
一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序
2024-03-07 12:01:44
LangChain 作为一个围绕 LLM 构建的框架，为自然语言处理方面开辟了一个充满可能性的新世界，可以创建各种应用程序，并能够有效解决文本生成、情感分析以及语言翻译等难题，极大地释放了 LLM 的潜力。...
可视化FAISS矢量空间并调整RAG参数提高结果精度
2024-03-01 18:02:27
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。...
数量即力量！腾讯揭秘：Agent数量越多，大语言模型效果越好
2024-02-29 00:00:31
来自腾讯的研究者发现：只需通过一种简单的采样投票法，大语言模型的性能就会随着实例化 agent 的数量的增大而增强，呈现scaling property（可拓展性），无需复杂的多 LLM agents 协作框架以及prompt工程方法的加持。此外，该方法与现有的复杂方法正交，结合之后，可进一步增强...
GenAI步步紧逼，数据治理如何进化？
2024-02-28 18:03:45
对于许多尝试GenAI或使用大型语言模型（LLM）构建应用程序的组织来说，数据治理责任更大，员工使用人工智能工具的风险更大，非结构化数据的范围也更广。我咨询了几位专家，了解数据治理必须如何发展，以应对生成人工智能工具和能力所固有的机遇和风险。...
高性能 LLM 推理框架的设计与实现
2024-02-26 12:02:31
本文将分享大语言模型推理相关工作，以及大语言模型性能优化的一些关键点。在大语言模型推理中常会用到四个指标：Throughput（吞吐量）、First Token Latency（首字延迟）、Latency（延迟）和QPS（每秒请求数）。...
一文搞懂使用 Arthur Bench 进行 LLM 评估
2024-02-04 18:00:46
随着 LLM 的快速发展和改进，我们正在面对新的挑战和机遇。LLM 的能力和表现水平不断提高，这使得基于单词出现的评估方法可能无法完全捕捉到 LLM 生成文本的质量和语义准确性。...
UCLA华人提出全新自我对弈机制！LLM自己训自己，效果碾压GPT-4专家指导
2024-02-02 18:00:38
来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统，能够让LLM自我合成数据，自我微调提升性能，甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。...
七个值得关注的优秀大语言模型（LLM）（常见语言模型）
2024-01-18 00:00:18
在开源生态中涌现了许多优秀的LLM预练模型，这些模型有着各自的亮点。本文主要介绍目前为止（2024年1月）几个值得关注的大开源LLM。...
LexisNexis 迎接生成式人工智能挑战
2024-01-12 12:00:44
LexisNexis 也享受到了许多企业通过迁移到云端所获得的好处，包括显著的成本节约、可扩展性、灵活性和创新速度。但最大的好处可能是，LexisNexis 能够在自己的生成式人工智能应用中迅速采用机器学习和 LLM。...
- 联系我们
-
投稿及赞助联系 c#seox.cn(#换为@)
- 标签列表