 一、大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。 二、这个大语言模型到底有多大？ 拿 GPT 来说， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料，就语言材料，这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面，这是一个非常非常庞大的一个数据库。 三、大模型的能力 2.1 涌...阅读全文
【完结9章】AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手 视频课程分享——AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手，完结19章。附源码下载。 深度学习的子领域中有两个重要的概念：大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能（Generative AI）。大型语言模型，这类模型预先通过大量的文本数据进行训练，通常是从互联网或其他公开可获取的书籍中提取的。预训练期间，模型学习并理解文本数据的模式和结构。之后，在微调阶段，模型会根据特定的任务进行优化，这些任务可能包括机器翻译、文本生成、情感分析等。 与OrderStateEnum一样，我们来声明另一个枚举类型，状态触发类型 public enum OrderStateTriggerEnum { PlaceOrd...阅读全文
近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。FT-Data Ranker竞赛是一场面向大语言模型研究、以数据为中心的竞赛，吸引了包括来自北京大学、Hantec等知名高校、研究机构、企业的近400支优秀队伍参赛。天翼云在激烈的角逐中脱颖而出，展现出强大的技术创新能力。数据在大语言模型（LLM）的能力打造中发挥着至关重要的作用，更好地构建和处理数据集成为大语言模型领域研究的重点。本次竞赛的核心在于独立、精确地评估和提升数据集质量，加速形成基准驱动的数据开发流程，增强大语言模型数据处理能力，提高该领域对数据质量和数据优化的理解能力。本次...阅读全文
获课:789it.top/14274/开发者必读：RAG技术的基础知识与进阶技巧一、RAG技术基础知识1. 定义RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成两种方法的自然语言处理（NLP）技术。它通过先检索相关的文档或信息，再使用生成模型（如GPT系列）生成答案。这种方法在处理需要丰富背景信息的问题时特别有效。2. 工作流程RAG技术的工作流程主要包括以下三个关键步骤：检索：从一个大型文本数据库中检索出与问题相关的文档。通常检索到的相关文档有很多个，还需要将文档进行相应筛选和排序。一般可以按照时间、相似度得分、正则化、关键词筛选等操作来实现。生成：将检索到的文档与问题一起输入到生成模型中，生成最终的答案。生成模型会根据检索到的文档内容生成一...阅读全文
RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用获课♥》789it.top/14274/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG技术，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术，其核心在于结合了检索和生成两大核心技术。以下是对RAG技术核心及其双塔结构的详细解析：一、RAG技术核心RAG技术通过将传统的基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术相结合，使得模型能够在生成答案时利用外部知识库中的最新信息，从而克服传统生成模型的一些局限性，如知识更新不及时、容易产生幻觉（即生成内容或回答问题时的输出结果不完全准确，甚至存在错误）等。其技术核心可以概括为以下几点：知识整合：RAG技术能够整合外部数据，增强模型的生成能力，从而解决大型语言模型（LLM）的知识中断和幻觉问...阅读全文
