大语言模型
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。

热点

大语言模型·2024-02-07
Eric雪飞 · 上海市计算机学会 擅长领域:存储, 灾备, 分布式架构
79 会员关注
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)
浏览810
大语言模型·2024-03-18
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
一、议题说明:在过去数年间的数字化、数智化浪潮下,银行等金融机构对于智能风控、模型算法早已不再陌生。在风控领域,模型广泛地应用于舆情监测、客户关系挖掘、客户评级、异常预警等场景,也积累了大量的规则和算法,并产生了较大的价值。以商业银行为例,此前,银行数字化转型的本...(more)
专栏: 趋势观点
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大语言模型·2024-03-08
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
一、议题说明:随着新技术的革新,大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力,在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术,金融机构可以更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术,融合金融行业的知识...(more)
专栏: 趋势观点
浏览1289
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大语言模型·2024-03-12
soap课题专家组 · 申万宏源证券有限公司 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
一、主题说明:该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时,如果得到良好处理,对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性,包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度,确保决策基于准确信息。另外,通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误,企业能够不断改进模...(more)
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大语言模型·2024-03-04
Luga Lee · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
44 会员关注
自然语言处理(NLP)是人工智能领域中一项重要的研究方向,涉及机器对人类语言进行理解和生成。然而,语言的复杂性和多样性使得处理自然语言任务成为一项极具挑战性的任务。在这个领域中,LLMTraining扮演着至关重要的角色。LLMTraining可以被看作是一次模型的深度学习之旅,通过高...(more)
专栏: 趋势实践
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大语言模型·2024-03-11
penghuasheng · 广发证券 擅长领域:系统运维, 云计算, 监控
98 会员关注
信息化时代,我们通过线上系统将传统线下工作重新做了一遍;互联网时代,用连接打破了交流的界限;数字化时代以数据驱动重塑商业模式。那么,在稳定性保障领域,大模型如何破局,打破那张“看起来惊艳,又使不上力”的纱,用全新方式引领我们重塑稳定性保障呢?一、AIOps的演进在Gartner还没...(more)
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大语言模型·2024-02-19
Luga Lee · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
44 会员关注
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)
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大语言模型·2024-01-06
Luga Lee · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
44 会员关注
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)
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银行大语言模型·2024-01-10
朱向东课题专家组 · 某银行 擅长领域:服务器, 存储, 数据库
53 会员关注
在进行向量数据库的技术选型评估时,可以考虑以下几个方面:1、数据需求和规模:了解企业的具体数据需求,包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模,评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求:确定企业对向量数据库的查询和计算需求,包括相似性...
保险大语言模型·2024-01-25
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
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...

描述

大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。

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