暂无搜索历史
接触大模型这么久大家应该都有过这样的经历:为了让大模型生成符合预期的内容,反复修改Prompt,调整用词、句式、参数,耗费数小时甚至数天,最终效果却依然不尽如人...
算法是个很有意义的课题,尽管大模型让我们不需要像以前学习机器学习那样,需要很深的数学基础,但结合算法来应用大模型确实是个很有趣的事情,传统算法经过数十年发展,已...
集成学习是机器学习中的一个重要思想,简单来说就是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"。与其依赖单个模型做决策,不如让多个模型一起工作,通过投票、加权或其他方式综合它们的输...
在之前的技术分享中,我们曾深入探讨过 Drools 这类成熟的规则引擎,作为工业级的规则管理工具,Drools 凭借强大的规则编排、冲突解决和批量执行能力,成为...
在日常工作中,非结构化文本数据已成为企业运营、用户研究、内容治理的核心资源,电商评论、客服工单、用户反馈、新闻资讯、业务日志等海量文本,藏着最真实的需求与问题。...
在我国,糖尿病、高血压等慢病患者已超4亿人,居家慢病管理中 "咨询难、解答不专业、随访不及时" 成为普遍痛点。基层医生精力有限,大医院挂号难,很多患者的日常健康...
在大模型快速普及的当下,我们早已习惯用它完成文本生成、数据分析、趋势预测等工作,但其原生能力始终绕不开一个核心局限,只懂“相关性”,不懂“因果性”。它能精准发现...
涌现能力是指当系统复杂度达到某个阈值时,整体表现出其组成部分所不具备的新特性,它描述了当模型规模达到某个临界点时,突然出现的新能力和行为模式。这种现象不能简单地...
作为最前沿的开发者和体验者,我们也陆续对大模型有了更进一步的理解,不知道大家有没有遇到,当我们将这些强大的模型部署到实际业务场景时,也会面对一些很棘手的问题:传...
在AI应用开发过程中,我们常面临“重复造轮子”、“流程碎片化”、“技术门槛高”三大绊脚难题,不同场景需重新编写数据处理、工具调用逻辑,非专业人员难以参与,复杂流...
最近在实际应用的基础上深挖了一些算力和显存的底层业务,也被各种烧脑的计算算法折腾的心力交瘁,在这个过程中,我们基本都要么依赖笨重的专业数学软件,要么手动逐行推导...
最近大模型的算法理论着实让大家CPU都要冒烟了,缓缓换一些简单的动手实操,体验一下大模型的趣味,我们前期把 Transformer 架构、分词器工作原理、模型推...
大模型的应用,算力成了我们逃脱不开的话题,往往我们在谈到模型应用这个事情,算力焦虑似乎成了我们都会遇到的痛点。不仅是我,我相信都会陷入“算力要显卡、加卡即提效”...
医疗行业对准确性、合规性、安全性有着极高的要求,大模型在医疗场景,如病历撰写、医嘱辅助、医学科普、诊断建议参考等,不能简单直接的“输入-输出”,否则可能出现医疗...
在日常工作场景中,批量处理合同、报告类文档是高频刚需,传统人工逐份阅读、总结、分类的模式,不仅耗时耗力、易漏关键信息,还存在敏感数据泄露风险。而基于本地批量文档...
代表模型:GPT 系列、LLaMA 系列、Qwen 系列等。 主要应用场景:自然语言生成任务,包括智能对话、文本创作、内容摘要、代码生成等。 核心特点:
在大模型落地实践中,我们都会面临一个共性困惑:明明显卡算力达标、模型量化适配,实际运行时却始终跑不满算力,甚至出现卡顿、显存溢出等问题。前文我们已详解算力指标(...
对大模型而言,算力核心体现在“单位时间内完成矩阵乘法、注意力计算等核心操作的次数”。
在大模型本地化部署的学习路上,我们都会经历懵懵懂懂、茫然无措的阶段,不是被五花八门的模型给整迷糊了,就是被一系列硬件适配问题困住:模型参数与显存占用到底如何精准...
大模型的权重敏感性,通俗来说就是模型中某一个或某一组权重参数的微小变化,对模型最终输出结果或性能指标的影响程度。我们可以把大模型想象成一个精密的"黑箱计算器",...
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址