相信大家在使用ChatGPT或者其他大模型时会遇到这样的情况，模型答非所问甚至自相矛盾。这种现象我们称为“幻觉”"幻觉"指的是模型生成的信息或回答不准确或虚假的现象。比如，模型可能在回答问题时编造不真实的细节，或者对事实产生错误的解释。在准确率要求非常高的场景下幻觉是不可接受的，比如新闻领域、医疗领域、金融领域等。以下为几个典型的大模型幻觉案例：1、阅读理解任务中的幻觉：大模型在回答问题时，可能会

推理模型，顾名思义指具备推理能力的大语言模型，目前业内有“Understanding Reasoning LLMs”、“Reasoning models”、“Reasoning LLMs”等多种说法。因为推理模型的核心在于面对复杂任务场景时，通过多步骤推理生成答案，且能通过在后训练或在线推理阶段加大资源投入，提升模型性能，它也被视为大语言模型发展的新方向，一种新的scaling law范式。

AI大模型，即大规模预训练模型，是指拥有数亿乃至数百亿参数的深度学习模型，如BERT、GPT-3等。这些模型通过在互联网规模的数据集上进行自我学习，能捕捉到语言、图像、声音等多模态数据的复杂特征，展现出了强大的语言理解、图像识别、创造性生成等能力。它们的创新之处在于跨任务的泛化能力和通过少量示例即可适应新任务的微调能力。

多模态大型语言模型（MLLM）是人工智能领域的前沿创新，它结合了语言和视觉模型的功能，可以处理复杂的任务，如视觉问答和图像字幕。这些模型利用大规模预训练，集成了多种数据模态，以显著提高其在各种应用程序中的性能。

基于大语言模型的物流行业知识问答系统，不仅提高了客户服务质量，还优化了企业内部知识管理。未来，我们可以进一步探索：语音交互： 为用户提供更便捷的查询方式。多语言支持： 服务全球客户，支持更广泛的业务场景。深度学习优化： 持续微调模型，提升语义理解能力。希望本文为你在物流行业的智能化建设提供清晰的思路！

青霉素发现之前，科学家们的研究方向是在无菌实验室中不断的试错，旨在希望通过传统的医学方法来解决复杂的问题。然而，一个偶然的事件却改变了事件的发展，苏格兰医生弗莱明忘记关闭培养皿，导致培养皿被霉菌污染。这时，弗莱明注意到了一些奇怪的事情：所有靠近水分的细菌都死了，而其他细菌则幸存下来。其中的水分到底是由什么构成的呢？带着这个一文，弗莱明发现霉菌的主要成分青霉素是一种强大的细菌杀手，从此人类发现青霉素

LangChain 是一个全方位的、基于大语言模型这种预测能力 的应用开发工具，它的灵活性和模块化特性使得处理语言模型变得极其简便，LangChain提供的模块化组件则允许你根据自己的需求定制和创建应用中的功能链条。模型（Models）：各种类型的模型和模型集成，比如OpenAI 的 ChatGPT、Meta的Llama等等。提示（Prompts）：提示管理、提示优化和提示序列化，通过提示微调模型

介绍了大模型（Foundation Model）的概念，以及它们在不同行业中的应用，如金融风险防范、信息结构化抽取、智慧工业平台、医疗咨询解决方案等。

多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。随着 LLM 在语言理解和推理能力上的逐步增强，指令微调、上下文学习和思维链工具的应用愈加广泛。然而，尽管 LLM 在处理语言任务

现在，已经有互联网大厂打工人用类GPT模型赚到钱了！当你还在和ChatGPT尬聊时，已经有人用它搞到钱了。前段时间，国外网友给ChatGPT 100美元自创业，搭建网址、内容策划、传播全都AI搞定，甚至LOGO都是由Dall-E设计的。公司运作2天，估值飙升到25000美元。看到ChatGPT的羊毛这么容易薅，网友也纷纷按捺不住了。其实，还有另一个用「ChatGPT」赚钱的门道，而国内已经有开发者