LLM大模型部署指南:要点、技巧与方法!
“某种程度上是这样。”因为提到 LLM,大多数人只会想到 OpenAI,调用 API 确实简单。她为什么要谈这些内容?调用 API 谁不会?但实际上,访问 LLM 的方式不止一种。可用托管的API如 OpenAI、Cohere、Anthropic 和 AI21
“某种程度上是这样。”因为提到 LLM,大多数人只会想到 OpenAI,调用 API 确实简单。她为什么要谈这些内容?调用 API 谁不会?但实际上,访问 LLM 的方式不止一种。可用托管的API如 OpenAI、Cohere、Anthropic 和 AI21
自2022年底以来,ChatGPT如一股澎湃的春潮,席卷了全球,人们对其潜在的应用场景无不心生向往。商界人士、学者乃至日常生活中的普通人,都在思索同一个问题:自己的工作未来会如何被AI塑造?
就在当前中美科技竞争愈发激烈的时候,OpenAI忽然甩出了一枚重磅炸弹!最近,OpenAI呼吁要建立一个“北美人工智能联盟”,共同研发新技术,提高资源共享效率,形成更强的集体竞争力。当然,最终的目的还是“重振美国梦”!
LLM(Large Language Models)框架是一种基于深度学习的大型语言模型,它能理解、生成、翻译文本并执行语言相关的各种任务。这些模型,如GPT和BERT,通过在海量文本数据上进行训练,能够捕捉语言的细微差别(nuances)并应用于各种场景。
在ChatGPT发布几个月后,神经网络先驱特伦斯·塞诺夫斯基(Terrence Sejnowski)在文章中提到,他正在努力适应大语言模型(LLMs)所展现出的惊人能力。他写道:“某些过去几年都未曾预料到的事情开始发生了。一道门槛被突破了,就像某个外星生物突然