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大語言模型：LLM的高階應(yīng)用「模型微調(diào)」

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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(lǐng)著技術(shù)的新浪潮。文章《大語言模型：LLM的高階應(yīng)用「模型微調(diào)」》深入探討了如何通過模型微調(diào)來優(yōu)化LLM，使其更精準(zhǔn)地適應(yīng)特定任務(wù)。正如阿蘭·圖靈所預(yù)見的，機器不僅能夠計算，還能學(xué)習(xí)和適應(yīng)。本文將帶您深入了解模型微調(diào)的藝術(shù)，探索AI的無限可能。
AI產(chǎn)品觀察：通用AI搜索已經(jīng)做完了—Perplexity

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Perplexity AI，一款創(chuàng)新的對話式搜索引擎，結(jié)合自然語言處理和實時信息檢索技術(shù)，為用戶帶來準(zhǔn)確簡潔的答案。盡管存在一些不足和迭代方向，如定向搜索能力和格式支持等，但商業(yè)化探索、垂直領(lǐng)域挖掘和底層模型整合等戰(zhàn)略方向為未來發(fā)展提供了廣闊空間。
產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)，通俗理解 ChatGPT 的含義

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本文旨在為產(chǎn)品經(jīng)理們解釋ChatGPT背后的原理及其應(yīng)用，幫助理解其對現(xiàn)代對話系統(tǒng)發(fā)展的影響。通過簡化技術(shù)性語言，我們將深入探討ChatGPT如何利用預(yù)訓(xùn)練模型、生成式任務(wù)和轉(zhuǎn)換器架構(gòu)來實現(xiàn)高效互動。
產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的AI相關(guān)知識（二）

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本文深入探討了RAG（檢索增強生成）技術(shù)和向量化方法，這兩種技術(shù)在提高數(shù)據(jù)處理效率、優(yōu)化自然語言處理及應(yīng)用落地方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過具體實例和技術(shù)解析，我們將揭示這些技術(shù)如何在多個領(lǐng)域內(nèi)提升信息的可用性和準(zhǔn)確性，以及它們對未來技術(shù)發(fā)展的可能影響。
產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的AI相關(guān)基礎(chǔ)知識（一）

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在人工智能領(lǐng)域，大語言模型、知識庫和提示詞工程是推動技術(shù)進步的關(guān)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(yīng)用提供指導(dǎo)。本文將深入探討這些概念及其在實際中的應(yīng)用，幫助讀者更好地理解和利用人工智能技術(shù)。
AI人工智能
Rag系統(tǒng)的發(fā)展歷程，從樸素、高級到模塊化

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Rag系統(tǒng)它通過結(jié)合信息檢索和自然語言生成技術(shù)，顯著提高了信息處理的效率和準(zhǔn)確性。然而，隨著應(yīng)用的深入，Rag系統(tǒng)的局限性也逐漸顯現(xiàn)。本文將深入探討Rag系統(tǒng)的發(fā)展、存在的問題及其優(yōu)化方案，希望能為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和開發(fā)者提供參考和啟示。