个人随笔 大语言模型:LLM的高阶应用「模型微调」 在人工智能的疆域中,大语言模型(LLM)正以其强大的语言理解能力,引领着技术的新浪潮。文章《大语言模型:LLM的高阶应用「模型微调」》深入探讨了如何通过模型微调来优化LLM,使其更精准地适应特定任务。正如阿兰·图灵所预见的,机器不仅能够计算,还能学习和适应。本文将带您深入了解模型微调的艺术,探索AI的无限可能。 长弓PM 人工智能大语言模型模型微调
个人随笔 提示词(Prompt)基础篇,小白入门请从此篇开始 在人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而提示词(Prompt)和提示词工程(Prompt Engineering)则是与这些模型交互的关键工具。 爱吃糖炒栗子 LLM应用入门人工智能交互大语言模型
个人随笔 基于LLM构建应用程序:9大注意事项 随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,越来越多的企业开始探索将其集成到产品和服务中,以提升用户体验和业务效率。对于产品经理而言,理解LLM的潜力和挑战,以及如何有效地将其应用于产品开发,变得至关重要。本文提供了一个全面的指南,涵盖了从明确应用场景到持续维护和迭代的各个关键步骤,帮助产品经理在构建基于LLM的应用程序时做出明智的决策。 长弓PM #产品经理人工智能大语言模型
个人随笔 产品经理需要知道的AI相关基础知识(一) 在人工智能领域,大语言模型、知识库和提示词工程是推动技术进步的关键因素。了解这些概念不仅有助于把握AI的发展趋势,还能为实际应用提供指导。本文将深入探讨这些概念及其在实际中的应用,帮助读者更好地理解和利用人工智能技术。 鹿元甲 人工智能大语言模型提示词工程
个人随笔 深入解析:如何高效评估RAG系统(一) 本文深入探讨了RAG系统的优势、挑战以及如何通过RAGAS框架对其进行有效评估,旨在为读者提供一套系统的理解和应用RAG技术的指南。 Leo RAG医疗AI大语言模型
个人随笔 让AI精准写营销软文的顶级技巧,提示词优化方法,火速学习 如何充分利用大语言模型的潜力,特别是在预算有限的情况下,成为一个值得探讨的话题。本文将深入介绍提示词技巧的重要性和实用方法,最大化AI的价值。 弼小侠AI 人工智能优化技巧大语言模型
AIGC AI智能体产品案例深度思考和分享(全球顶级公司实践细节,做AI智能体必读) 在这篇文章中,作者分享了他们在领英上开发生成式AI产品的经验。他们通过构建一个基于大语言模型的系统,实现了对用户问题的智能回答。然而,这个过程并非一帆风顺,他们遇到了许多挑战,包括评估输出质量、调用内部API、保持统一质量等。尽管如此,他们还是取得了显著的成果,并计划继续优化和完善这个产品。 琢磨事 大语言模型技术细节挑战与收获
分析评测 国内AI搜索优势分析及对比 2024年,国内AI搜索引擎技术持续进步,用户体验和搜索效率显著提升,个性化搜索服务成为新趋势。各大搜索引擎公司通过技术创新和战略合作来巩固市场地位,同时寻求跨界合作以拓展服务领域。本文将从搜索的搜索速度、答案质量、功能优势、性能稳定性等对开搜AI搜索,秘塔、天工、等国内几款热门AI搜索引擎进行全面评测,分析它们的优劣,帮助大家选择最适合自己的AI搜索工具。 浪七 ai人工智能大语言模型
AIGC 对于 AI & AGI,我有 3 个问题 在人工智能领域,关于通用人工智能(AGI)的讨论从未停歇。随着技术的发展,我们不禁思考:AGI的实现是否需要经历类似人类慢思考的认知过程?大模型的高级功能,如思维链(CoT)和反思机制,是否标志着慢思考的开始?AGI的发展是否需要一种社会达尔文主义的竞争机制来推动自我进化?这些问题触及了人工智能发展的核心,本文将围绕这三个问题展开讨论,探讨它们对AGI未来的影响。 赛博禅心 产品思考大模型大语言模型
个人随笔 LLM最全「怪癖」首曝光!马里兰OpenAI等30+学者祭出75页提示报告 大语言模型提示中,竟有不少「怪癖」:重复某些内容,准确性就大大提高;人名变匿名,准确性就大大下降。最近,马里兰OpenAI等机构的30多位研究者,首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究,并发布75页详尽报告。 新智元 LLM大语言模型案例分析
个人随笔 开源大模型和闭源大模型,打法有何区别? 现阶段,各个公司都有自己的大模型产品,有的甚至不止一个。除了小部分开源外,大部分都选择了闭源。那么,头部开源模型厂商选择开源是出于怎样的初衷和考虑?未来大模型将如何发展?我们来看看本文的分享。 iseeworld 大模型大语言模型行业趋势