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LLM推理的局限性
大型語言模型(LLMS)以其產(chǎn)生連貫的文本，翻譯語言甚至進(jìn)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(fù)雜環(huán)境方面，LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。
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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(jīng)常使用AI。對現(xiàn)有企業(yè)產(chǎn)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(wù)--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(fēng)險。
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符號化在LLMS中的作用有關(guān)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(jīng)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。
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如何縮放RAG并構(gòu)建更精確的LLMS
恢復(fù)增強(qiáng)一代 RAG已經(jīng)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(nèi)容生成的不準(zhǔn)確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)來有效和高效地擴(kuò)展。數(shù)據(jù)流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生準(zhǔn)確結(jié)果的最佳架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。這種方法還允許數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序團(tuán)隊獨立工作和規(guī)?；?以加快創(chuàng)新。
