大模型的幻觉问题确实是一个挑战,因为它可能导致模型生成不准确或与现实不符的信息。尽管检索增强(RAG)等技术已经提出并应用来缓解这一问题,但仍然存在一些挑战需要解决。以下是一些可能的解决方案:改进数据收集和处理流...
如果以相对健康的发展作为目标模式来讨论的话,那大模型生态体系的发展应该是产学研用一体化的模式,这需要综合考虑大模型的技术研究、场景能力研发、应用效果闭环迭代等核心要点,这个和企业里将业技融合比较像,是一个双向...
相比于小模型,大模型的价值是由其(复杂网络架构及大参数量努力下的)“涌现”带来的,我们需要面对这个事实。统计学习和传统机器学习,在判别式应用场景下的模型可解释,可通过相对成熟的LIME、SHAP以及EML等技术得到,业界已有...
这里只谈个人使用过,且还愿意继续使用的商用大模型:1、国外:GPT4、Claude2。2、国内:通义千文、文心一言、讯飞星火;智谱GLM系列、百川;AndesGPT、MiniMax、元象、天宫、豆包等。就经验而言,参数量至少30B以上、上下文窗口至...
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