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目錄
大型語言模型 (LLM)
一、LLM的起源
二、LLM的發(fā)展階段文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-620835.html
三、LLM的應(yīng)用領(lǐng)域文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-620835.html
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在人工智能的快速發(fā)展中，大型語言模型（LLM）已成為推動技術(shù)進步的關(guān)鍵力量。LLM的出現(xiàn)不僅改變了我們與機器的交互方式，也為構(gòu)建具有高級認知能力的自主智能體（AI Agent）提供了新的可能性。本文旨在探討基于LLM的AI Agent的架構(gòu)設(shè)計，并對其在未來應(yīng)用中的潛力進行展
整理開源的中文大語言模型，以規(guī)模較小、可私有化部署、訓(xùn)練成本較低的模型為主，包括底座模型，垂直領(lǐng)域微調(diào)及應(yīng)用，數(shù)據(jù)集與教程等。 目錄 1.?Model 2.?Application 3.?Dataset 4.?Evaluation 5.?Tutorial 6.?R
作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù) 作為人工智能的核心技術(shù)之一，自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如智能客服、智能翻譯、文本分類等。而機器學(xué)習(xí) (Machine Learning, ML) 模型是實現(xiàn)自然語言處理的主要工具之一，其中深度學(xué)習(xí) (Deep Lear
a) Andrej Karpathy 的 - 大型語言模型簡介：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g 該視頻對 LLMs 進行了一般性和高級的介紹，涵蓋推理、縮放、微調(diào)、安全問題和提示注入等主題。 b) Nvidia 的生成式 AI 介紹：Course Detail | NVIDIA 注意： 本課程需要您先登錄 nvidia，然后才能看到詳細信息。
? 目錄 Large Language Models for Code Generation – Part 1用于代碼生成的大型語言模型——第 1 部分 Introduction
目錄 Artiifical Intelligence?人工智能 Language Models?語言模型 Large Language Models?大型語言模型
GPT-4的使用成本，竟然是GPT-3.5的50倍之多； 而讓大語言模型同時處理25個請求的時間，僅是處理單個請求的2倍…… 這些數(shù)據(jù)聽上去可能有些出乎意料，但都是真實的。 它們出自一篇名為《大語言模型（LLM）開發(fā)者必須知道的數(shù)字》的GitHub文章。 GitHub - ray-project/llm-numbers: Nu
