個人隨筆 大語言模型:LLM的高階應用「模型微調」 在人工智能的疆域中,大語言模型(LLM)正以其強大的語言理解能力,引領著技術的新浪潮。文章《大語言模型:LLM的高階應用「模型微調」》深入探討了如何通過模型微調來優(yōu)化LLM,使其更精準地適應特定任務。正如阿蘭·圖靈所預見的,機器不僅能夠計算,還能學習和適應。本文將帶您深入了解模型微調的藝術,探索AI的無限可能。 長弓PM 人工智能大語言模型模型微調
個人隨筆 提示詞(Prompt)基礎篇,小白入門請從此篇開始 在人工智能領域,大語言模型(LLM)的應用日益廣泛,而提示詞(Prompt)和提示詞工程(Prompt Engineering)則是與這些模型交互的關鍵工具。 愛吃糖炒栗子 LLM應用入門人工智能交互大語言模型
個人隨筆 基于LLM構建應用程序:9大注意事項 隨著大語言模型(LLM)技術的快速發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始探索將其集成到產品和服務中,以提升用戶體驗和業(yè)務效率。對于產品經理而言,理解LLM的潛力和挑戰(zhàn),以及如何有效地將其應用于產品開發(fā),變得至關重要。本文提供了一個全面的指南,涵蓋了從明確應用場景到持續(xù)維護和迭代的各個關鍵步驟,幫助產品經理在構建基于LLM的應用程序時做出明智的決策。 長弓PM #產品經理人工智能大語言模型
個人隨筆 產品經理需要知道的AI相關基礎知識(一) 在人工智能領域,大語言模型、知識庫和提示詞工程是推動技術進步的關鍵因素。了解這些概念不僅有助于把握AI的發(fā)展趨勢,還能為實際應用提供指導。本文將深入探討這些概念及其在實際中的應用,幫助讀者更好地理解和利用人工智能技術。 鹿元甲 人工智能大語言模型提示詞工程
個人隨筆 深入解析:如何高效評估RAG系統(tǒng)(一) 本文深入探討了RAG系統(tǒng)的優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及如何通過RAGAS框架對其進行有效評估,旨在為讀者提供一套系統(tǒng)的理解和應用RAG技術的指南。 Leo RAG醫(yī)療AI大語言模型
個人隨筆 讓AI精準寫營銷軟文的頂級技巧,提示詞優(yōu)化方法,火速學習 如何充分利用大語言模型的潛力,特別是在預算有限的情況下,成為一個值得探討的話題。本文將深入介紹提示詞技巧的重要性和實用方法,最大化AI的價值。 弼小俠AI 人工智能優(yōu)化技巧大語言模型
AIGC AI智能體產品案例深度思考和分享(全球頂級公司實踐細節(jié),做AI智能體必讀) 在這篇文章中,作者分享了他們在領英上開發(fā)生成式AI產品的經驗。他們通過構建一個基于大語言模型的系統(tǒng),實現(xiàn)了對用戶問題的智能回答。然而,這個過程并非一帆風順,他們遇到了許多挑戰(zhàn),包括評估輸出質量、調用內部API、保持統(tǒng)一質量等。盡管如此,他們還是取得了顯著的成果,并計劃繼續(xù)優(yōu)化和完善這個產品。 琢磨事 大語言模型技術細節(jié)挑戰(zhàn)與收獲
分析評測 國內AI搜索優(yōu)勢分析及對比 2024年,國內AI搜索引擎技術持續(xù)進步,用戶體驗和搜索效率顯著提升,個性化搜索服務成為新趨勢。各大搜索引擎公司通過技術創(chuàng)新和戰(zhàn)略合作來鞏固市場地位,同時尋求跨界合作以拓展服務領域。本文將從搜索的搜索速度、答案質量、功能優(yōu)勢、性能穩(wěn)定性等對開搜AI搜索,秘塔、天工、等國內幾款熱門AI搜索引擎進行全面評測,分析它們的優(yōu)劣,幫助大家選擇最適合自己的AI搜索工具。 浪七 ai人工智能大語言模型
AIGC 對于 AI & AGI,我有 3 個問題 在人工智能領域,關于通用人工智能(AGI)的討論從未停歇。隨著技術的發(fā)展,我們不禁思考:AGI的實現(xiàn)是否需要經歷類似人類慢思考的認知過程?大模型的高級功能,如思維鏈(CoT)和反思機制,是否標志著慢思考的開始?AGI的發(fā)展是否需要一種社會達爾文主義的競爭機制來推動自我進化?這些問題觸及了人工智能發(fā)展的核心,本文將圍繞這三個問題展開討論,探討它們對AGI未來的影響。 賽博禪心 產品思考大模型大語言模型
個人隨筆 LLM最全「怪癖」首曝光!馬里蘭OpenAI等30+學者祭出75頁提示報告 大語言模型提示中,竟有不少「怪癖」:重復某些內容,準確性就大大提高;人名變匿名,準確性就大大下降。最近,馬里蘭OpenAI等機構的30多位研究者,首次對LLM的提示技術進行了大規(guī)模系統(tǒng)研究,并發(fā)布75頁詳盡報告。 新智元 LLM大語言模型案例分析
個人隨筆 開源大模型和閉源大模型,打法有何區(qū)別? 現(xiàn)階段,各個公司都有自己的大模型產品,有的甚至不止一個。除了小部分開源外,大部分都選擇了閉源。那么,頭部開源模型廠商選擇開源是出于怎樣的初衷和考慮?未來大模型將如何發(fā)展?我們來看看本文的分享。 iseeworld 大模型大語言模型行業(yè)趨勢