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轻尘
这个作者很懒，什么都没留下…
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生成式AI和LLM的应用场景
大语言模型不仅可以执行基本的聊天任务，还能生成复杂的文本、进行多语言翻译、编写代码、执行信息检索等。通过连接外部数据源和调用API，LLMs的能力得到了进一步增强。模型的参数数量与其语言理解和任务解决能力成正比，而小规模模型通过微调也能在特定任务上发挥重要作用。原创 2024-06-22 22:36:42 · 709 阅读 · 0 评论 -
生成式AI和LLM的革命：Transformer架构
近年来，随着一篇名为“Attention is All You Need”论文的出现，自然语言处理（NLP）领域经历了一场巨大的变革。2017年，在谷歌和多伦多大学发表了这篇论文后，Transformer架构出现了。这一架构不仅显著提升了NLP任务的性能，还引发了生成式人工智能能力的爆炸性增长。原创 2024-07-27 22:48:59 · 1489 阅读 · 0 评论 -
生成式AI和LLM的一些基本概念和名词解释
机器学习是使计算机能够从数据中学习的AI。深度学习是使用人工神经网络的机器学习。生成式人工智能是用于生成新数据或内容的机器学习。大语言模型是在大量文本数据上训练的机器学习模型。原创 2024-06-21 21:23:26 · 1410 阅读 · 1 评论 -
生成式AI和LLM如何应用
没有Machine Learning，也没有Deep Learning，让95%的普通码农都会用大模型，至于底层原理，就让那5%的精英去学吧。原创 2024-06-21 15:18:52 · 872 阅读 · 0 评论