数字化时代，大语言模型（LLM） 正以前所未有的方式重塑着互联网营销的格局。这些基于海量文本数据训练的先进AI模型，能够理解、生成和互动人类语言，为数字营销人员带来了速度、规模和个性化的全新可能性。从内容创作到客户沟通，LLM正迅速成为数字营销工具箱中不可或缺的利器。 内容创作：质量、效率与创意资源的解放 内容创作是LLM在数字营销领域最引人注目的应用之一。对于许多企业而言，持续生产高质量、引人入
在人工智能技术日新月异的今天，构建一个智能文档聊天机器人已不再是遥不可及的梦想。本文将深入探讨如何利用RAG（检索增强生成）架构与本地LLM（大型语言模型），在无需大量依赖外部API的情况下，轻松搭建一款属于自己的智能助手。我们将深入理解向量数据库和embeddings（嵌入）的核心概念，并详细介绍数据摄取（indexing）和检索与生成（chatting）这两大关键步骤，最后，结合实际代码示例，
随着生成式AI应用的蓬勃发展，越来越多开发者希望能够摆脱对昂贵付费ChatGPT服务的依赖，探索本地化、离线化的LLM（大语言模型）开发方式。本文将深入探讨如何在本地运行LLM，并利用模型上下文协议（MCP），构建功能丰富的生成式AI应用，例如像Airbnb那样具备聊天和房源列表功能的本地化应用。我们将以Ollama为例，展示如何搭建本地LLM环境，并接入Airbnb的MCP，释放本地LLM的无限
在大模型技术飞速发展的今天，如何有效地利用它们来解决实际问题成为开发者们关注的焦点。本文将以一个实际案例——摘要应用的构建过程为例，探讨如何使用 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 以及 Mistral 这三款 LLM API，来应对“信息过载”的挑战。该案例源于内容团队对“能否在午餐前得到一份 30 页报告的 TL;DR 版本”的迫切需求，旨在通过构建一个内部 摘
大语言模型（LLM）正以惊人的速度改变着各行各业，从自然语言处理到机器翻译，LLM的身影无处不在。 然而，对于大多数人来说，LLM仍然像一个黑盒子，令人望而却步。 本文将以“从零开始构建LLM”为主题，结合Tokenization技术，一步步揭开LLM的神秘面纱， 让你对LLM的构建有一个更深入的理解。本文将重点探讨Tokenization技术在LLM构建中的重要作用，并结合实际案例进行分析。 L
大模型技术的飞速发展，正在深刻改变着我们对人才的需求和定义。曾经，专家被视为特定领域的权威，但在大模型的赋能下，通才的角色日益重要，专家的能力也面临着前所未有的挑战和机遇。我们是否正在迎来一个“非凡通才”的时代？又或者，这是一个属于“进化专家”的时代？本文将探讨大模型如何重塑人才格局，以及如何在新的时代浪潮中找到自己的定位。 专家 vs. 通才：传统认知的瓦解 在过去，各行各业都强调专业化，专家凭
强化学习与人类反馈 (RLHF) 已成为将大型语言模型 (LLMs) 与人类偏好对齐的基石。本文将深入探讨 RLHF 引擎的核心机制，通过剖析其三大关键阶段——监督式微调 (SFT)、奖励模型 (RM) 训练和强化学习 (RL) 微调，揭示如何使 LLMs 更好地满足人类的需求和期望。 1. RLHF 概述：打造以人为本的AI RLHF 的目标是让 LLMs 生成的文本不仅流畅和连贯，而且在价值观
模型上下文协议 (MCP) 似乎一夜之间席卷了 AI 圈，引发了关于其重要性和适用性的热烈讨论。但 MCP 究竟是什么？它真的能解决现有 AI 应用的痛点，还是仅仅又一次的“炒作”？本文将深入探讨 MCP 的本质、优势、局限性，并提供一些关于是否应该采用它的建议。 MCP：AI 应用的通用适配器 MCP (Model Context Protocol) 的核心思想是为 AI 应用构建一个通用的适配
引言：数据质量决定大模型天花板 在大语言模型（LLM）领域，我们往往将目光聚焦在模型架构、参数规模以及精调技巧上。然而，DeepSeekMath 却用实践证明，数据收集策略，尤其是在特定领域（如数学）的数据收集，对于模型性能至关重要。DeepSeekMath-Base 7B 在精心构建的数学语料库上训练后，其在竞赛级别的数学基准测试中的表现甚至超越了参数规模更大的模型。这突显了高质量语料库的重要性
在快速发展的大模型（LLM）领域，编程能力已经成为衡量其价值的重要指标。本文基于对HumanEval、SWE-bench、Aider和CodeForces等多个编程基准的广泛研究，对15个领先的大语言模型进行了全面分析，旨在为开发者和企业提供2024-2025年度最全面的编程大模型选择指南。我们的分析揭示了不同模型在不同用例中的最佳表现，并着重强调了OpenAI o1-mini和Llama 3.1
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