保险上云解决方案总体架构原文链接：https://www.aliyun.com/solution/finance/insurancecloud1. 保险行业云服务解决方案总体架构2. 上云方案优势（1）扩展性（2）容灾3. 应用案例（1）众安保险众安保险仅用5个月的时间就实现了两地三中心的容灾部署，并实现对海量互联网业务的支持。首...

使用患者的医疗记录，你的机器学习系统试图弄清楚一个肿块是恶性的，意味着癌变的或危险的。然后你可以像这样在图上绘制你的数据，其中水平轴代表肿瘤的大小，垂直轴只取两个值0或1，取决于肿瘤是良性的还是恶性的。但是，当你解释数字时，分类与回归不同之处在于，分类预测了一个有限可能输出类别的小集合，如0、1和2，但不是所有可能的数字，如0.5或1.7。在我们一直在看的监督学习的例子中，我们只有一个输入值，肿瘤

参考文章：https://blog.csdn.net/YHC2113/article/details/79826440一、系统架构1. 中科软中科软的系统应用架构分为五个层次，分别是用户界面层、应用功能层、基础平台、应用集成平台和数据库。主要特点是业务应用的分布化，以及基于应用集成平台的系统整合和流程整合。2.易保（eBao)易保寿险系统采用模块化设计。模块的分...

一旦你确定了你的使用案例，并决定如何在你的应用中使用LLM（大语言模型），你的下一步就是选择一个模型来工作。你的首个选择将是使用现有的模型，或者从头开始训练你自己的模型。这种增长是由诸如高度可扩展的转换器架构的引入、用于训练的大量数据的获取以及更强大的计算资源的开发等因素推动的。虽然这听起来很棒，但事实证明，训练这些巨大的模型是困难且非常昂贵的，以至于持续训练越来越大的模型可能是不可行的。现在你已

欢迎回来。这周我和我的导师Mike和Shelby在一起。上周你们了解了转换器网络，这实际上是大型语言模型的一个关键基础，以及生成式AI项目生命周期。这周我们还有更多内容要深入探讨，首先从大型语言模型的指令调整开始。然后是关于如何以高效的方式进行微调。是的，所以我们将看看指令微调。当你有一个基础模型，最初预训练时，它编码了很多非常好的信息，通常是关于世界的信息。所以它知道很多事情，但它不一定知道如何

如果你固定你的计算预算，那么你用来提高模型性能的两个杠杆就是你的训练数据集的大小和模型中的参数数量。Chinchilla论文的一个重要结论是，对于给定的模型，最优的训练数据集大小大约是模型参数数量的20倍。Chinchilla论文暗示，许多像GPT-3这样的1000亿参数大型语言模型实际上可能是过度参数化的，意味着它们的参数超过了很好地理解语言所需的数量，也不是因为训练不足（undertraine

到目前为止，我强调了在开发应用程序时，你通常会与现有的大型语言模型（LLM）一起工作。这样可以节省大量时间，并能让你更快地获得一个可用的原型。然而，有一种情况下，你可能会发现有必要从头开始预训练自己的模型。如果你的目标领域使用了在日常语言中不常用的词汇和语言结构，你可能需要执行领域适应以获得良好的模型性能。例如，想象你是一个开发者，正在构建一个帮助律师和法律助理总结法律摘要的应用程序。法律写作使用

所以无论这部电影的评论是积极的还是消极的，提示都包括指令“对这个评论进行分类”，然后是一些上下文，在这种情况下就是评论文本本身，以及在最后产生情感的指令。你将这个新的更长的提示传递给较小的模型，现在它有更好的机会理解你指定的任务和你希望的响应格式。相反，这些配置参数是在推理时调用的，它们可以让你控制诸如完成的最大token数量，以及输出的创造性等事项。虽然最大的模型在没有示例的情况下擅长零样本推理

欢迎来到这门关于生成式AI和大型语言模型的课程。大型语言模型或LLMs是一项非常令人兴奋的技术。但尽管围绕它的热议和炒作不断，很多人仍然低估了它们作为开发者的强大能力。具体来说，许多过去需要我花费数月时间构建的机器学习和AI应用，现在你可以在短时间内构建出来，可能只需几天或者几周的时间。这门课程将带你深入了解LLM技术的实际运作方式，包括许多技术细节，如模型训练、指令调整、微调，以及生成式AI项目

你会发现，在大多数情况下，这种精度的损失是可以接受的，因为你试图为内存占用进行优化。记住，量化的目标是通过降低模型权重的精度来减少存储和训练模型所需的内存。通过应用量化，你可以将存储模型参数所需的内存消耗减少到仅两GB，使用16位半精度节省了50%，你可以通过将模型参数表示为8位整数进一步减少50%的内存占用，这只需要1GB的GPU RAM。请注意，在这些情况下，你仍然有一个十亿参数的模型。这里的