人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
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大语言模型·2024-02-22
深度学习框架是一种软件工具集，基于高层次编程语言或底层机器语言，旨在帮助深度学习开发者更方便、快速地编写和运行深度学习模型。它提供了一个抽象层，位于用户和底层模型之间，简化了深度学习应用程序的开发过程。深度学习框架的目标是为开发人员创造一个友好的环境，使他们能...(more)
大语言模型·2024-02-19
随着技术的不断发展，神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要且强大的角色。NLM利用神经网络来学习和表示语言的概率分布，从而能够更加精确地理解、处理和生成自然语言。这一技术的出现和发展为NLP领域带来了巨大的进步和潜力。NLM（神经...(more)
大语言模型·2024-02-19
众所周知，LLM（大型语言模型）正在成为推动下一波技术创新浪潮的颠覆性力量，类似于互联网、智能手机以及云计算所引发的革命。通常来说，LLM（大型语言模型）往往具备丰富而强大的功能。它能够生成令人惊叹的新颖文本，进行语言翻译，撰写各种类型的富有创意的内容，并以信息丰富的方式回答...(more)
大语言模型·2024-02-07
大模型通常使用分布式架构搭建系统来进行训练，而分布式架构在设计时就已经把意想不到的各种故障当做寻常事件，并且要建立有效应对机制，Checkpoint断点也是其中一种。checkpoint机制我认为可以类比为快照，它定期保存某些个时间点的完整模型状态的数据，形成如果发生故障，我们就可...(more)
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大模型幻觉的问题可以通过以下方法来解决：数据预处理：在训练模型之前，对输入数据进行预处理，例如去除噪声、异常值和不相关的信息。这可以减少模型产生幻觉的可能性。引入外部知识库：将外部知识库（如百科全书、字典等）与模型结合起来，以提供更准确的答案。当模型生成答案时，可以将...
模型评估指标是衡量模型质量的标尺，有以下指标可以评估大模型成效。首先，我们要关注模型的可重现性，这意味着模型结果可以反复使用，并保持一致性和准确性。其次，准确性也是评估模型的重要因素，通过R^2值和解释方差等指标，我们可以对模型的预测能力进行衡量。当然，我们还要考虑模...
