最近，人们对大型语言模型（LLMs）及其多样化的应用场景，从聊天机器人到内容生成，产 ...

自从大型语言模型（LLM）和先进的聊天模型发布以来，人们已经使用了各种技术来从这些人工智能系统中产生期望的输出。其中一些方法涉及改变模型的行为，以更好地与期望相一致，而其他方法则侧重于增强用户查询LLM的能力，以提取更精确和相关的信息。 像检索增强生成（RAG） ...

欢迎回到我们关于微调语言模型（LLM）的系列文章！在我们之前的文章中，我们探讨了使用Hugging Face进行LLM微调的方法。今天，我们将把重点转向OpenAI平台。尽管许多人将OpenAI主要与ChatGPT和用于集成AI功能的API密钥访问联系在一起，但还有另一个强大的功能：根据您的特定需求对模型进行微调的能力。这个过程允许您在使用预训练模型的广泛知识库的同时，确保与您的特定数据集的兼容性 ...

大型语言模型（LLM）由于transformers和大量的训练数据，具有多功能性和出色的性能。通常，LLM是通用的，没有特定的训练目的。例如，GPT-4可以进行语言翻译、文本生成、问答等多种功能 ...