AI“大模型”是相对于传统AI模型而言的，指的是参数规模大、学习能力强的模型。它们拥有强大的数据处理和推理能力，能够应对复杂任务。例如，GPT系列模型不仅可以完成写作任务，还能实现编程、回答问题等多种功能，表现得更加“聪明”。深度学习（）是基于“神经网络”的机器学习方法，特别擅长从复杂数据中提取特征并作出精准预测。如果线性回归是“单核处理器”，那么深度学习就是“多核加速器”。它模拟人脑的神经元，用

比如搞学术研究，我们问专业领域的复杂问题，它可以快速翻找资料，整理出关键信息，条理清晰地解答，帮我们省下不少时间。采用以KVCache为中心的创新架构，分离预填充与解码集群，充分利用GPU资源，推理吞吐量最高提升525%，响应速度提升3倍。智谱清言通过构建大规模的知识图谱，将海量的信息进行结构化处理，使得模型能够更好地理解和运用知识，为用户提供更准确、更有深度的回答。需要强化多模态能力，数学推理较

对“涌现”最直观的解释就是——个体在组织中表现出来的新特征或新行为，而这些新行为通常是由个体间的相互作用和简单规则产生的复杂结果。简单来说就是，在单独个体间不会出现的现象，放在群体中会出现的一种群体效应。这种效应在自然界中有很多，最经典的例子就是蚂蚁群体效应。蚂蚁群体是一种分工协作的生物，它们在没有中央指挥的情况下，能够表现出一些令人惊奇的行为。比如，蚂蚁在寻找食物时，会在经过的路径上释放一种化学

这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very 的 nice首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolge colab的免费算力完成。使用浏览器打开上方链接将点击copy to Drive复制笔记到自己账号下的网盘，点击之后弹出新窗口我们就在这个弹出

生成式模型是目前人工智能领域最令人着迷的方向之一，尤其是那些基于用户提示生成文本的文本生成模型。一个著名的例子是OpenAI的ChatGPT，它是一个 助手模型，可以回答用户在多个主题上的问题。在这篇文章中，我们将介绍大型语言模型（LLM）、它的工作原理，以及如何从零开始训练它。我会尽量把文章中的每个主题都讲清楚，希望大部分读者都能理解并有所收获 😁。如果你打算运行所有代码示例，请确保你已经先导

预训练语言模型如BERT和T5，是向量检索(后续文中使用密集检索)的关键后端编码器。然而，这些模型通常表现出有限的泛化能力，并在提高领域内准确性方面面临挑战。最近的研究探索了使用大型语言模型（LLMs）作为检索器，实现了各种任务的最新性能。尽管取得了这些进展，LLMs相对于传统检索器的具体优势，以及不同LLM配置—例如参数大小、预训练持续时间和对齐过程—对检索任务的影响仍然不清楚。

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真正的魔力在于结合这些方法：提示词、RAG、微调、切换模型和使用多模态大模型。利用每种方法的优势，并将其应用于文本和图像数据，以此用大模型提升你的生产力。​。

MindSpee-LLM是昇腾AI面向大模型分布式训练提供的语言大模型套件，仓库涵盖了模型、算法以及各类开发工具链，支持开箱即用及灵活组装开发。仓库配备了详细的使用指南和示例代码，欢迎加入和体验：​。

流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境，实时、快速、准确提供知识答疑，信息获取更加轻松高效。向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot？企业知识管理存在的哪些问题