在人工智能飞速发展的今天，与AI模型有效沟通的能力已成为一项关键技能。通过Google Cloud Skills Boost提供的“Vertex AI提示词设计”课程，我深入探索了提示词工程的艺术与科学，获得了充分利用生成式AI模型，尤其是Google Gemini的全部潜力的工具。 提示词工程的重要性 提示词工程是设计输入（提示词）以指导AI模型产生所需输出的艺术。它类似于指导人类助手：你的指令
在金融行业竞相发布最新的人工智能应用，试图彻底解决欺诈问题、革新反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）流程时，一个残酷的现实是：大模型（LLMs）正以前所未有的规模助力欺诈者，而非公司。欺诈者利用生成式AI策划和执行非对称攻击，少数人就能对客户、公司乃至公共机构造成严重影响。这种不对称性，源于欺诈者无需遵守合规、法律、隐私等限制，使其能够更快、更灵活地利用AI技术作恶。 TBCE攻击模型：欺诈的
在构建基于检索增强生成（RAG）的AI应用时，数据隐私和AI安全是至关重要的考量因素。你是否真正了解你正在使用的LLM（大型语言模型）是运行在本地还是云端？选择不当可能会导致敏感信息泄露。本文将深入探讨本地LLM和云端LLM的区别，以及如何在RAG架构中保护你的机密数据。 1. RAG与LLM：理解风险的根源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。如何更有效地与这些强大的工具进行交互，并获得高质量、定制化的输出，成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨提示装饰器画布（Prompt Decorator Canvas），一种用于高级LLM交互的框架，并结合SEO写作的实际案例，阐述其核心概念、应用场景、最佳实践，以及未来发展方向。我们将探讨如何利用提示装饰器来
在自然语言处理(NLP)领域，大型语言模型(LLM)如GPT-3虽然强大，但对计算资源的需求也极其庞大。相对而言，小型语言模型(SLM) 为在标准硬件上进行学习和实验提供了一个更实用的选择。本文将深入探讨如何利用TinyStories数据集，从零开始构建一个高效且可训练的小型语言模型(SLM)。我们将详细解析数据加载、分词(Tokenization)、高效存储、批次生成以及使用Transforme
随着大型语言模型（LLM）日益普及，构建在其之上的应用也变得愈发复杂且难以预测。Langfuse 是一款开源可观测性平台，专为使用大模型的应用而设计，为解决这些挑战提供了强大的支持。本文将深入探讨 Langfuse 的架构设计、它在现代 LLM 部署流程中的关键作用，以及其在生产 AI 环境中的具体用例，旨在帮助开发者更好地理解和利用 Langfuse 提升 LLM 应用的质量和效率。在人工智能可
大语言模型（LLM）席卷消费者市场后，人们对它的需求早已不再局限于单纯的语言理解。将视觉能力融入LLM，打造多模态大模型，成为了新的技术热点。本文将深入探讨如何利用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，赋予你自研的LLM视觉能力，使其成为功能强大的多模态大模型。 多模态大模型（VLMs）：通往未来的钥匙 在深入探讨LoRA如何赋能之前，我们需要理解什么是多模态大模型(VLMs)
在传统软件工程中，确定性是基石。给定相同的输入，函数始终产生相同的输出。这种可预测性使开发人员能够自信地构建复杂的系统。然而，大模型(LLM)的出现引入了一种范式转变。这些模型以概率方式运行，基于学习到的模式而不是显式规则生成输出。这种随机性挑战了传统的开发实践，尤其是在将 LLM 集成到需要精确 意图分类 的系统中时。为了评估 LLM 在这项任务上的能力，本文将深入探讨一项 意图分类 基准测试，
近年来，人工智能领域的发展日新月异，尤其是以 ChatGPT 为代表的大型语言模型（LLM）更是引发了广泛关注。这些模型强大的代码生成和执行能力令人印象深刻，但其内部运行机制却一直蒙着一层神秘的面纱。本文将以 Pydiode 为切入点，深入探讨 ChatGPT Python Canvas 背后的本地运行时真相，揭示其在浏览器或嵌入式环境中实现 Python 代码执行和状态管理的巧妙设计。我们将通过
近年来，大语言模型（LLM） 如GPT、Claude、Gemini等概念风靡科技圈，但它们究竟是什么？又如何驱动着诸如ChatGPT这类强大的AI应用呢？本文将以通俗易懂的方式，拆解LLM的内部运作机制，深入了解Token（令牌）、Transformer（变换器）架构，以及它们如何共同塑造了我们今天所见证的AI奇迹。 LLM：生成式AI的引擎 大语言模型（LLM） 是生成式AI的核心驱动力，它们被
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