在利用和应用大型语言模型（LLM）时，适当的Datasets发挥着至关重要的作用。Datesets（Datasets）为LLM提供了广泛的语言样本，能够帮助模型理解和生成高质量的文本内容。因此，通过选择质量高、多样性强且规模适宜的Datasets，可以提升LLM的性能和适应能力，以更好地满足各种语言任务和应...(more)

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)

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)

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)

随着技术的不断演进，在开源语言模型领域，LLaMa2已成为强有力的竞争者。LLaMa2由Meta（以前称为Facebook）开发，与同类产品ChatGPT相比具有多种优势。本文将深入探讨LLaMa2与ChatGPT差异性对比，以供大家在实际的业务场景中进行技术选型参考。1.什么是ChatGPT？ChatGPT是OpenAI于2022...(more)

1.直接使用大模型面临的问题输出不稳定性生成式AI的特点之一，输出结果的多样性。同样一个问题，问大模型多次，可能会得到不同的答案。这种输出的不确定性，在对话、创作场景下，会给用户带来惊喜。但在确定性要求比较高的场景下，大模型进入不了采纳阶段。数据新鲜度不够训练大模型...(more)

今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术-MetaAI最新开源LLMLLaMa2。自从Transformers问世以来，LLM（大型语言模型）以及更广泛的生成式人工智能技术呈现出爆炸式的增长趋势。同时，随着ChatGPT等免费版本的推出，世界各地的企业和科技爱好者开始意识到生成式人工智能的巨大...(more)

今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术-GoogleBard&ChatGPT差异性对比。众所周知，全球AI产业正经历前所未有的增长，预计其复合年增长率将达到38.1%。据有关组织机构预测，到2030年，AI行业的规模可能将达到18,118亿美元，得益于ChatGPT和GoogleBard等生成式AI工具取...(more)

Redis版本选择和升级“很麻烦”，一旦决策不当可能会引起较大的稳定性问题。最近稳定性话题很热，我也来蹭个热度，聊一聊Redis版本升级的“最佳实践”。虽然本文聊的是Redis版本升级，但是我觉得可能对其他产品升级也有借鉴意义。一、认知对齐一般认为，数据库产品求稳不求新，我想...(more)