Large Language Model
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孤独的追光者
不断追梦的普通人
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大模型产品的选择：独特优势与个人倾向
在众多的大模型产品中，选择哪一款取决于个人的需求和偏好。字节豆包的个性化推荐、百度文心一言的搜索服务、阿里通义千问的电商分析和腾讯元宝的社交互动，每款产品都有其独特的优势和适用场景。用户在选择时应考虑自己的实际需求，以及产品的功能、使用成本和安全性等因素。原创 2024-06-05 17:45:00 · 709 阅读 · 0 评论 -
如何评价GPT-4o?
总结来说，ChatGPT的每次迭代都紧密结合了市场的变化和用户需求，从初期的文本生成到多功能对话，再到多模态处理和专业领域应用，每一步都在满足和引领市场的需求。个性化、专业化、多模态、一定是未来GPT或者说智脑的必然选择。原创 2024-05-31 15:21:17 · 1506 阅读 · 0 评论 -
如何让大模型更聪明？
要让大模型变得更聪明，关键在于确保训练数据的高质量和多样性。通过数据清洗、增强、多源集成、关注长尾数据、持续学习、多任务学习、对抗性训练和领域适应等策略，可以显著提升模型的泛化能力和适应性。这些方法可以帮助模型更好地理解和处理各种情况，使其在现实世界中的表现更加出色。原创 2024-05-28 12:29:03 · 367 阅读 · 0 评论 -
AI商业化之路：开源大模型VS闭源大模型
评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”，首先就躲不掉“开源”和“闭源”两条发展路径。对于这两条路径，你更看好哪一种呢？探讨开源大模型和闭源大模型在商业应用领域的优劣。原创 2024-05-23 17:17:57 · 967 阅读 · 0 评论 -
Agent AI智能体的未来：探索与挑战
我觉得：在GPT5、GPT6或者更高级别的智能体没有出现以前，垂直大模型在特定场景无法被通用大模型替代。在未来，如果更高的智能体出现了，垂直大模型可能也就失去了它存在的意义。因为，如果大的问题被解决了，小的问题也就顺带着被解决了。原创 2024-04-29 10:41:58 · 446 阅读 · 0 评论 -
千帆大模型|API调用
百度千帆大模型|API调用原创 2024-04-11 21:42:57 · 2963 阅读 · 0 评论 -
Large Language Model | Prompt 设计原则
LLM Prompt的设计原则原创 2024-04-10 17:54:36 · 671 阅读 · 1 评论