总结一下训练的核心要素： 大：指模型参数数量巨大（数十亿、数万亿），参数是模型内部学到的“旋钮”，调整它们可以改变模型的行为。尝试微调：找一个特定的任务（如情感分析、特定领域问答），用一个较小的开源模型（如 BERT-base）和自己的数据集，完成一次完整的微调 流程。） 精通 分布式训练、阅读论文、模型架构创新、开源贡献 李沐的《动手学深度学习》（进阶部分）、Lilian Weng 的博客、Hu

我们假设使用FastAPI和Transformers库，部署一个开源的大模型，例如LLaMA-2或Mistral。使用transformers库，我们可以方便地加载模型。考虑到内存和性能，我们使用半精度（fp16）并在GPU上运行。环境准备：安装必要的库，如transformers, torch, fastapi, uvicorn等。模型加载：使用transformers加载模型和分词器。创建Fa

模型名称 核心特点与优势 主要适用场景 DeepSeek-2-3-10 逻辑推理和数学能力强-3-10，代码生成优化-2-10，推理成本低-2-3。编程开发-2-3、学术研究-2-3、复杂逻辑任务-2。豆包大模型-2-3 多模态交互能力（文本、图像、语音）-2，全场景覆盖-2，响应速度快-2。通义千问 (Qwen)-3-4-5 企业级生态完善-3，与阿里云服务深度集成-4，多模态能力-3-5。文心

企业选择私有化部署大模型而非仅依赖API调用，主要出于数据安全、合规性、成本控制、定制化需求、业务连续性等多方面考量。合规性与数据主权 金融、医疗、政务等领域受严格监管，要求数据处理符合地域性法规（如数据本地化存储）。成本控制 长期来看，高频调用下私有化部署可能比按使用量付费的API更经济，尤其当企业有持续大量需求时。知识产权保护 使用第三方API时，模型输入输出可能被服务商用于模型改进，涉及知识

这是一个关于AI技术的专业问题，可能需要对比分析这些模型的特点和应用场景。我打算从几个关键维度来组织回答：首先概述每个模型的核心特点和技术优势，然后比较它们的性能和应用领域，最后根据使用场景给出选择建议。根据我看到的搜索结果，16 提供了腾讯混元的详细信息，显示它专注于多模态生成能力，特别是在3D内容生成方面表现突出。我考虑用一个表格来直观对比这些模型的核心特性，包括主要技术特点、代表模型/版本、

公式： = 108 SM × (4 Tensor Core/SM) × (1.41×10^9 周期/秒) × (128 运算/周期/Tensor Core) = 108 × 4 × 1.41×10^9 × 128 ≈ 78 TFLOPS (FP16/BF16, 输入输出为FP32) 对于更激进的INT8精度，Tensor Core能力更强，A100的峰值算力可达 312 TOPS（注意这里单位是O

用户可能是开发者或者技术负责人，正在尝试用RAG技术构建智能问答系统，但发现回答质量不稳定。用户可能更关心实操层面的解决方案，而不仅是理论原因。比如ta可能遇到的是知识更新不及时导致回答过时，也可能是PDF解析时丢失了表格信息。还有prompt设计的重要性，同样的检索结果，prompt不同输出质量可能天差地别。用户要的是解决方案，比如建议ta用HyDE方法优化query，或者用Cohere rer

进入控制台：登录后，在顶部导航栏找到“产品”，然后在“AI”或“企业应用”分类下找到“腾讯云智能体”，点击进入控制台。你也可以直接访问这个链接（请以官网最新为准）：第二步：创建你的智能体 新建智能体：在控制台页面，点击“新建智能体”或类似的按钮。新建知识库：点击“新建知识库”，为你不同的知识领域创建分类（例如“产品手册”、“内部规章”、“常见问题FAQ”等）。当你有新的产品文档或政策更新时，记得随

5.前往控制台开通服务，点开知识引擎原子能力，再打开APIKEY管理，创建密钥并查看复制。如果有用的话，记得关注煮波，有问题随时都可以私信问煮波。3.点开大模型广场，下拉找到API调用指引，点开。4.点开APIKEY管理，限时免费，早用早白嫖!2.点开产品，找到人工智能与机器学习，进入腾。API域名+模型名称：deepseek-r1。1.浏览器搜索腾讯云进入，注册登录腾讯云。6.前往chat bo

①幻觉问题：大模型的底层原理是基于概率，所以它有时候会一本正经胡说八道，比如我们问基于大模型的问答系统，“故宫博物院下周一开门吗？所以在很多需要非常精准服务的场景，仅仅依赖GPT这种”盲目自信“的生成式回答是很不严谨的，而且看起来很难消除——目前我们常见的解决方案是前置一个BERT和语料维护，或者使用RAG（检索增强生成，目前正在成为主流）或者预置大量prompt做优化（有公司这么在做）。目前最好