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LLM推理的局限性
大型语言模型(LLMS)以其产生连贯的文本，翻译语言甚至进行对话的能力而破坏了AI。但是，尽管具有令人印象深刻的能力，但在推理和理解复杂环境方面，LLM仍然面临重大挑战。
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安全部署LLMS与OWAS需要注意的10个要点
生成人工智能的采用正在加快步伐。仅仅10个月前相比,执行率翻了一番,65%的受访者说他们的公司经常使用AI。对现有企业产生破坏性影响的承诺--或以新的和更有利可图的方式向市场提供服务--正在推动这方面的许多兴趣。然而,许多采用者还没有意识到眼前的安全风险。
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符号化在LLMS中的作用有关系吗
大型的语言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已经成为人工智能(AI)如何理解和处理人类语言的一个重要组成部分。但是在这些模型背后隐藏着一个很容易被忽视的过程: 符号化 .本文将解释什么是符号化,为什么它如此重要,以及它是否可以避免。
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如何缩放RAG并构建更精确的LLMS
恢复增强一代 RAG已经成为一种主要的模式,以消除幻觉和其他影响大型语言模型内容生成的不准确。然而,RAP需要围绕它的正确的数据体系结构来有效和高效地扩展。数据流方法为向LLMS提供大量不断丰富、可信的数据以产生准确结果的最佳架构奠定了基础。这种方法还允许数据和应用程序团队独立工作和规模化,以加快创新。
