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大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问题，然后给出回答，或者根据你给它
大模型学习，详细解释大模型问答助手部署和相关知识，包含rag框架、模型本地部署
AI 大模型开发之路：从入门到实践》是一本全面探索人工智能大模型开发领域的实用指南，旨在带领读者深入了解并掌握 AI 大模型的核心技术与应用实践。本书通过丰富的示例和案例分析，为读者提供了一条清晰的学习路径，以及将理论知识应用于实际项目开发的具体方案。本书共计 8 章，从 AI 大模型的基础概念入手，详细介绍了自然语言处理的简史、AI 大模型的简介以及深度学习的基本原理；同时还深入探讨了 Tran
大型语言模型(LLM)规模的不断扩大为各种需要推理的复杂任务带来了涌现能力，例如算术和常识推理。众所周知，任务相关提示的有效设计对于逻辑思维模式产生高质量答案的能力至关重要。特别地，用于复杂问答任务的有效方法是基于实例的提示和思维链(CoT)推理，这显著提高了LLMs的性能。然而，当前的CoT方法依赖于一组固定的人工注释样本，这些样本对于不同的任务来说不一定是最有效的例子。本文提出了一种新的方法，
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