提升大型语言模型性能：礼貌性在提示中的作用
llmtrend 礼貌性在提示中的作用：礼貌性是人类社会交流中的一个重要方面，它涉及到尊重、考虑他人感受和遵守社会规范。在语言交流中，礼貌性不仅能够促进有效的沟通，还能够建立和维护良好的人际关系。对于LLM而言，理解和生成礼貌的语言同样重要，因为它能够提高模型的可接受度和用户满意度。
3 月 2025
通过人类反馈进行LLM微调
为了使LLMs更符合人类的偏好和需求，研究者们采用了多种方法来微调这些模型，其中包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接策略优化（DPO）。本文将探讨这两种方法的基本原理，并分析它们如何帮助我们根据人类的偏好来进行LLM微调。
DeepSeek-V3 ：人工智能中专家混合（MoE）的最智能应用
DeepSeek-V3 MoE通过自适应偏置校正消除了对辅助损失的需求。它不是手动强制专家平衡，而是让模型学习一个偏置项，每个训练步骤后动态调整。如果一个专家在一个批次中接收了太多的标记，它的偏置就会减少，使其在下一步中被选择的可能性降低
构建强大且可扩展的多模态RAG系统：Gemini 2.0 Flash的力量
Gemini 2.0 Flash提供了一个成本效益的解决方案，用于构建多模态OCR/RAG系统，特别是当你的用例只需要文本、表格和图像而不需要边界框时。虽然边界框检测仍然是一个挑战，我们可以期待未来的模型改进来解决这个限制。
Anthropic的Claude 3.7：AI混合推理的飞跃
在人工智能领域，Anthropic公司推出的Claude 3.7 Sonnet模型标志着一个重要的发展里程碑。这款最新的AI模型以其混合推理能力而著称，为用户提供了在快速响应和深入、逐步推理之间切换的独特能力。这种灵活性增强了其在各种应用中的实用.
AI News：2月19日至26日，2025年
人工智能（AI）领域的发展日新月异，不断有突破性的AI模型发布和行业应用变革。本期，我们将探讨像 Claude、DeepSeek、OpenAI、Google、阿里巴巴和苹果这样的行业巨头是如何通过创新推动技术边界，重塑我们与技术的互动方式。
利用优质数据和提示优化 RAG：释放人工智能的潜力
通过优化数据、精心设计提示、定制大语言模型以及建立有效的评估和反馈机制，可以充分发挥 RAG 的优势，提升人工智能系统的性能和实用性。在企业应用中，这些优化策略能够帮助企业打造更智能、高效的 AI 解决方案，提高工作效率，增强竞争力，推动人工智能技术在各个领域的深入应用和发展。
强化学习如何助力大语言模型再攀高峰
强化学习是一种机器学习的方法，其核心思想是通过与环境进行交互，学习如何采取行动以最大化某种奖励。这种方法的核心在于试错和奖励机制，使得模型能够在不断尝试中逐渐找到最优解。它不仅能够提升模型的推理能力和自我修正能力，还能够推动模型在更多领域取得突破性的进展。
LLM Chunks：高效分解上下文
在LLMs的背景下，LLM Chunks是指在将大型文本文档输入模型之前，将其划分为更小、更易于管理的段落的过程。由于LLMs有一个固定的上下文窗口，它们不能直接处理无限长度的文档。当文档超出这个限制时，就必须将其分割成更小的部分。
训练LLM以更智能地思考
人工通用智能（AGI）是指能够执行任何智能任务的AI系统，它能够像人类一样进行推理和决策。随着技术的进步，我们正在逐步接近这个目标。特别是大型语言模型的发展，如OpenAI的O1模型，它们在推理应用中展现出了前所未有的推理能力。