大家好,我是Luga。今天我们继续探讨人工智能生态领域中与技术相关的主题——LLM(大型语言模型)的可观测性。本文将继续深入分析LLM的可观测性,以帮助大家了解其重要性和核心的生态体系知识。一、为什么LLM需要可观测性?在当今数字连接的世界中,大型语言模型(LLM)就像一位拥有超能力的魔法师,可以快速生成文本、翻译语言、创作音乐、写诗、编程等,给人们的生活带来了巨大的便利。然而,由于LLM的复杂性,它的管理和使用也面临着一些挑战。LLM通常包含数亿甚至数十亿个参数,这些参数之间的相互作用非常复杂
2024-01-17评论:0访问次数:342
我们正迈入一个由大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)驱动的AI新时代,LLM在诸如客户服务、虚拟助理、内容创作、编程辅助等各类应用中正发挥着越来越重要的作用。然而,随着LLM规模不断扩大,运行大模型所需的资源消耗也越来越大,导致其运行也越来越慢,这给AI应用开发者带来了相当大的挑战。为此,英特尔最近推出了一个名为BigDL-LLM[1]的大模型开源库,可助力AI开发者和研究者在英特尔®平台上加速优化大语言模型,提升大语言模型在英特尔®平台上的使用体验。下面就展示了使用Big
2023-09-05评论:0访问次数:734
机器之心PRO·会员通讯Week36----本周为您解读⑤个值得细品的AI&Robotics业内要事----1.机器人+LLM≠具身智能?通用人形机器人+LLM技术路线的下一程是什么?通用机器人+LLM通往具身智能有哪几大技术挑战?在LLM爆火前,波士顿动力是怎么做机器人的?场景理解(SceneUnderstanding)和人机协作技术的突破将带来哪些机会?...2.Llama2的开源生态,是馅饼还是陷阱?Llama2带来的开源生态可靠吗?Baichuan-2有望成为Llama2的国产平
2023-09-14评论:0访问次数:590
LLM驱动的应答引擎是一种利用大型语言模型(LLM)作为核心技术的应答引擎。LLM是一种基于深度学习的自然语言处理技术,通过大规模训练从海量文本数据中学习自然语言的语法、语义和上下文信息,并生成自然、流畅的文本。LLM驱动的应答引擎可以应用于各种场景。从技术原理上看,LLM驱动的应答引擎利用预训练的模型,通过输入问题或对话,通过模型的推理和生成能力生成相应的回答。这种技术基于大量的训练数据,可以生成高质量、准确的回答。在应用场景方面,LLM驱动的应答引擎可以用于智能客服、智能助手、智能问答系统等
2024-01-23评论:0访问次数:310
Hellofolks,我是Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LLM评估。众所周知,LLM评估是人工智能领域的一个重要议题。随着LLM在各个场景中的广泛应用,评估它们的能力和局限性变得越来越重要。作为一款新兴的LLM评估工具,ArthurBench旨在为AI研究人员和开发人员提供一个全面、公正和可重复的评估平台。一、传统文本评估面临的挑战近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展和改进,传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领域,我们可能已经听说过一些方法,例
2024-06-01评论:访问次数:216