LLMS

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  • LLM推理的局限性

    大型語言模型(LLMS)以其產生連貫的文本，翻譯語言甚至進行對話的能力而破壞了AI。但是，盡管具有令人印象深刻的能力，但在推理和理解復雜環(huán)境方面，LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。

    智能應用
    2025-02-10
    LLMS AI

  • 安全部署LLMS與OWAS需要注意的10個要點

    生成人工智能的采用正在加快步伐。僅僅10個月前相比,執(zhí)行率翻了一番,65%的受訪者說他們的公司經常使用AI。對現有企業(yè)產生破壞性影響的承諾--或以新的和更有利可圖的方式向市場提供服務--正在推動這方面的許多興趣。然而,許多采用者還沒有意識到眼前的安全風險。

    智能應用
    2025-01-15
    OWAS LLMS

  • 符號化在LLMS中的作用有關系嗎

    大型的語言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語言的一個重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個很容易被忽視的過程: 符號化 .本文將解釋什么是符號化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。

  • 如何縮放RAG并構建更精確的LLMS

    恢復增強一代 RAG已經成為一種主要的模式,以消除幻覺和其他影響大型語言模型內容生成的不準確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數據體系結構來有效和高效地擴展。數據流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數據以產生準確結果的最佳架構奠定了基礎。這種方法還允許數據和應用程序團隊獨立工作和規(guī)模化,以加快創(chuàng)新。

    智能應用
    2024-09-17
    RA LLMS