一篇文章系统看懂大模型

1)大模型(LLM):现有所有的大模型,指的都是大语言模型,并且指的都是生成式的大模型,可以联想到的实际案例包括GPT4.0,GPT4o等;深度学习:深度学习是机器学习的一个子领域,专注于应用多层神经挽留过进行学习,深度学习擅长处理复杂的数据如图像、音频、文本,因此在AI中的应用非常有效;监督学习:监督学习是机器学习的...

大模型卷价格,向量数据库“卷”什么?

1.更高的效率。AI算法，要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习，提取出以向量为表示形式的“特征”，以便模型能够理解和处理。因此，向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。2.更低的成本。大模型要从一种新技术转化为产业价值，必须达到合理的投入产出比，而向量数据库可以有效减少存储和计算成本。

为土壤建立数据库

“一般是开挖一个两三米长、一米多宽、一米半深的土坑,通过测量、照相,用文字详细记录下剖面的分层和每层的土壤信息,再采集三种样品:重现立体结构的纸盒样品、用于实验室物化分析的袋装样品、呈现密度和容重信息的原状样品。”张甘霖介绍,10多年来,团队累计行程达到300多万公里。相比野外工作,土系研究最大的难点...

特约文章丨大语言模型的知识冲突:成因、根源与展望

“参数化知识”是指大语言模型在大规模无标注的文本语料数据库上经过自监督预训练得到的、存储于其权重(参数)中的知识,代表模型对数据的理解和泛化能力。这种知识包括但不限于语言学知识、常识、算术知识和世界知识等。不同于传统模型依赖于显式编码的知识库,参数化知识的特点在于其隐含性及动态性。这意味着知识不...

一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展

三金哥:从字面意思来讲,LLM是LargeLanguageModel这三个单词的首字母缩写,意为大语言模型。问了LLM后,LLM进一步告诉我:大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具,能理解和生成文本。通过大量语料库训练,LLM在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文...

华创派|Dify 张路宇:服务超百万开发者,再创业做大模型中间层,全球...

这里分了很多品类,从模型本身,再到训练模型涉及的数据标注,再到训练数据的合规,向量数据库,Prompt工程,Dify所在的大模型的应用开发,模型部署等等(www.e993.com)2024年11月25日。CBInsights把这个总体都叫做LLMOps,这是一个非常宽泛的定义。我觉得可以简单把LLMOps分两类,一类是为模型服务的,一类是为应用服务的。为模型服务,就是做...

金融风控等场景的大模型应用,核心系统的国产化实践… 工银科技...

策略迭代:风控策略的智能化迭代整体框架与技术路线创新点与成果成效基于大模型实现强化学习实时决策建议的输出全流程生命周期闭环的实现推广复用与业务普适性跨平台管控能力数据预处理的简化大模型技术的快速适应性听众受益:对大模型技术在账户风险管理中应用的全面理解...

数据库半年度盘点:20+国内外数据库重大更新及技术精要

此外,异构模型数据库产品,如图数据库、时序数据库和向量数据库等,开始受到市场的广泛关注。在传统数据库中,对JSON等类型的支持也日益增强,场景化的应用成为这些技术发展的关键。特别是向量数据库,在近半年来涌现出一批国内厂商的相关产品,这一细分领域的新产品正受到更多关注。上半年,ChatGPT的热潮也影响到了数据库...

【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...

数据作为人工智能时代一项重要的生产资料甚至是平台时代的重要战略资源,日常的数据库管理不仅应该包含数据的类型信息、数据的内容信息、数据的来源信息,更应该注明数据收集的方式、数据选择的动机、数据包含的价值观以及数据所服务的行动目标等。“最好的数据就是更多的数据”(Thereisnodatalikemoredata)的数据...

历时5 个月从零到一研发一款数据库产品,这些坑他们已经踩过了 |...

我认为大模型的应用场景不局限于这类应用,还有更多场景可以利用大模型来实现,例如知识库管理和RAG等场景。这些场景除了需要强大的检索能力,也需要数据库相关的能力。尤其当我们的产品面向B端客户,特别是大型B端客户时,向量检索能力只是其中一个诉求,还有许多与数据库相关的高级功能也同样重要。