曾经，微调一个开源大语言模型（LLM）象征着你拥有强大的算力：诸如 A100 这样的高端 GPU、无限的耐心以及充足的能量饮料。但现在，得益于 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术以及像 Mistral 这样高效的模型家族，即使是在配备了较好 GPU 的笔记本电脑上，你也可以微调自己的语言模型。如果你一直对为特定领域定制语言模型感兴趣 —— 无论是客户支持、法律文档还是小众迷
随着 大模型 技术的飞速发展，分析海量复杂文档成为可能。面对 Alphabet (Google)、Microsoft 和 NVIDIA 等科技巨头的 10-K 年度报告，传统浏览器工具显得力不从心。本文将介绍如何利用 LangChain、LangGraph、Google Gemini 和 FAISS 构建一个 AI 法律助手，高效分析这些文档，理解 OECD 税收改革第二支柱（Pillar Two
大模型技术（LLM）的应用场景日益广泛，如何有效评估其输出质量成为关键。本文将深入探讨 SentrySearch 如何通过 LLM-as-a-Judge 评估体系，结合智能提示（Smart Prompting）和迭代评分（Iterative Scoring），显著提升其生成的威胁情报质量，使其从一个基础的生成器演变为一个能够自我改进的威胁情报平台。我们将着重分析 SentrySearch 的实践经
随着大模型（Large Language Models，LLMs）的崛起，企业部署生产模型的方式正在经历一场变革。曾经依赖于自建GPU集群和复杂的MLflow工作流，如今，通过简单的HTTPS调用即可利用第三方模型即服务（Model-as-a-Service，MaaS）平台，极大地简化了部署流程。本文将以一份实践蓝图为基础，深入探讨如何从传统的MLflow工作流转型为以MaaS为中心的模型部署策略
想象一下，能够将浩如烟海的文本——例如一本书、一组新闻文章，甚至是维基百科页面——瞬间转化为一幅可视化的知识地图，清晰展现事物之间的内在联系，该是多么令人激动的事情！这就是知识图谱的核心魅力所在。本文将深入探讨知识图谱的概念、应用以及如何利用GPT-4o、Python和Langchain等工具，将任何文本文件转换为知识图谱。 什么是知识图谱？概念解析与应用场景 知识图谱本质上是一种结构化的知识表示
人工智能（AI）正以惊人的速度发展，从一个遥远的概念转变为各行各业企业日常运营中的战略现实。然而，随着人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式人工智能（GenAI）、大型语言模型（LLMs）等术语的涌现，人们常常感到困惑：它们各自代表什么？适用于哪些领域？这个领域最前沿的技术是什么？本文将深入浅出地剖析这个生态系统，并重点介绍最新进展，旨在帮助读者理解人工智能领域的全貌。 人工
人工智能 (AI) 领域近年来最引人瞩目的突破之一，莫过于大型语言模型 (LLM) 的崛起。这些模型，例如 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini 和 Meta 的 LLaMA，凭借其理解和生成类人文本的能力，正在深刻地改变着我们与机器交互的方式，并为各行各业带来革新性的可能性。本文将深入探讨 LLM 的原理、应用、挑战以及未来发展趋势，旨在帮助读者全面理解这一前沿技术。 什
大型语言模型 (LLMs) 在众多任务中表现出卓越的能力，从撰写文章到解决代码挑战，令人印象深刻。然而，尽管它们在语言表达上非常流利，但在处理需要多步骤推理的问题时，这些模型常常显得力不从心。例如，解决数学应用题、应对逻辑谜题以及理解因果关系序列等任务，对它们来说都充满挑战。这时，链式思考 (Chain of Thought, CoT) 推理 的价值就凸显出来了。 链式思考 (CoT) 推理 的核
人工智能在全球科技领域占据了主导地位，而大语言模型 (LLM) 正是这场革命的前沿。从回答问题、撰写文章到生成代码和总结研究论文，LLM 重新定义了人机交互的边界。这些建立在复杂深度学习技术之上的模型，不仅仅是工具，更是数字协作伙伴，能够理解、生成和推理人类语言。本文将深入探讨 LLM 的架构、训练过程、应用场景以及潜在的局限性，揭示这种强大 AI 工具的运作机制。 理解大语言模型：不仅仅是另一种
GPT幻觉：当AI“自信地撒谎”时，我们该怎么办？
在使用像GPT这样的大型语言模型（LLMs）时，你是否也遇到过这样的情况：AI给出的答案听起来完全合理，但经过查证后却发现是彻底错误的？甚至当你纠正它时，它仍然坚持自己是正确的？这种现象通常被称为“幻觉”。本文将深入探讨GPT的幻觉问题，分析其产生的原因，以及我们作为用户应该如何应对，最终实现更好的人机协作。 什么是AI中的“幻觉”？ 幻觉，在AI领域，指的是人工智能系统输出的信息听起来像是基于事
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