由于我们的搜索查询是 “Machine Learning”，因此关键字搜索会查找完全匹配的文本，并且仅返回包含 “Machine Learning” 的文本。相同的搜索查询“机器学习”在与语义搜索一起应用时，会产生与机器学习概念相关的文本，例如“AI 和数据驱动的决策正在改变行业”和“神经网络是许多 AI 系统的关键组成部分”。现在，我们已经了解了各种搜索技术的上下文，我们已经设置了能够搜索的文档，让我们看看基于每种搜索技术的搜索查询的输出。一种将搜索查询与文档中找到的搜索查询进行匹配的传统方法。

借助 AI，软件开发领域正在经历，不断，如 GPT-4 和 Claude Opus。这些模型超越了传统开发人员工具的作用，直接帮助开发人员将口头指令转换为跨各种编程语言的，从而加快编码过程。

此外，需要对已部署的模型进行持续监控、更新和版本控制，以适应不断变化的数据分发和业务需求，这带来了持续的挑战。然而，从模型开发到部署的过程带来了独特的挑战。PostgresML 是一个革命性的框架，它通过引入一套复杂的功能来扩展 PostgreSQL 的功能，这些功能旨在简化机器学习 （ML） 模型在数据库环境中的部署和执行。通过利用熟悉的 SQL 语法和数据库功能，开发人员和数据科学家可以有效地利用机器学习的强大功能，而无需专门的工具或外部服务，从而简化 ML 应用程序的开发和部署。

必须在中评估模型性能，才能提出一个可靠、准确和高效的模型来进行任何类型的预测。一些常见的工具是 Confusion Matrix 和 ROC Curve。两者具有不同的用途，确切地知道何时使用它们对于稳健的模型评估至关重要。在这篇博客中，我们将详细介绍这两种工具，对它们进行比较，最后提供有关何时在模型评估中使用其中任何一种工具的指导。是一个用于可视化分类模型性能的表格。在二元分类的情况下，可以在 2x2 矩阵中设置这些;在多类分类的情况下，它们被扩展到更大的矩阵。

由于协议和 API 的差异，AI 模型、微服务和云服务之间的通信和数据传输也可能存在问题，这可能会导致延迟和数据同步问题。总之，AI、微服务和 Azure 云的有效跨平台集成不仅可以提高运营效率和生产力，还可以推动创新、加速和交付开发周期在当今快节奏的数字生态系统中改善整体业务成果。因此，通过集成 AI、微服务和 Azure 云，组织可以从 IT 基础设施管理中改进的可扩展性、灵活性和敏捷性中受益。安全性是另一个令人担忧的方面，因为需要跨不同平台和网络保护敏感数据，需要强大的加密和访问控制机制。

近年来，语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果，也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到 1950 年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。本文旨在概述过去 70 年语言模型的历史和演变。它还将检查当前可用的大型语言模型 （），包括其架构、调优参数、企业就绪情况、系统配置等，以深入了解其训练和推理过程。这种探索将使我们能够了解该领域的进展，并评估可用于商业用途的选择。