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李睿

51CTO译者

文章

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应用程序任务驱动：详细解析LLM的评估指标 译文
本文探讨了NLP中的各种评估指标和支持框架，研究了它们在每个文本应用程序任务中的实际相关性和含义；认识到评估在塑造语言模型开发中的关键作用，不断完善方法并采用新兴的范式至关重要；了解用于应用程序类型的正确评估指标，并了解能够大规模支持它们的框架，对于开发大规模NLP系统的成功至关重要。

2024-06-24 10:53:23

LLM框架NLP
构建高度可扩展的云原生应用程序的五个技巧 译文
五项关键创新使开发人员能够通过对Apache Kafka引擎的云原生重新设计来提高性能、可用性和成本效益。

2024-06-20 08:00:00

云原生Apache Kaf
如何训练LLM自动在RAG和参数记忆之间进行选择 译文
检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是RAG应用程序为发送到LLM的每个请求检索额外的场景信息。这使得该过程效率低下，因为LLM已经包含了大量无需检索即可使用的知识。

2024-06-19 08:14:51

大型语言模型LLMRAG
如何采用最少的代码启动LLM API服务器 译文
本文介绍了两种无需编写代码即可设置开源LLM API服务器的解决方案。

2024-06-14 06:58:42

大型语言模型OpenLLMvLLM
无限的场景窗口会扼杀LLM微调和RAG吗？ 译文
随着LLM支持更长的场景，人们经常提出的一个问题是，是否需要微调LLM或使用检索增强生成(RAG)。这些努力虽然非常有效和有用，但有时需要大量的工程努力。

2024-06-11 08:21:26

LLMRAG大型语言模型
如何利用人工智能增强API和微服务的云安全 译文
人工智能增强的云计算安全解决方案对于保护API和微服务免受网络威胁至关重要。因此需要了解有关人工智能如何提高云安全的更多信息。

2024-06-05 08:00:00

人工智能云安全
如何将大型语言模型（LLM）转换为嵌入模型 译文
嵌入模型已经成为大型语言模型（LLM）应用的重要组成部分，可以实现检测文本相似度、信息检索和聚类等任务。然而，与生成任务中使用的架构不同，嵌入模型主要基于Transformer架构。

2024-05-30 08:40:41

大型语言模型LLM人工智能
可解释性人工智能：解释复杂的AI/ML模型 译文
本文探讨了可解释性人工智能 (XAI)，重点是通过LIME和SHAP等技术使人工智能系统的决策更加透明和可理解。

2024-05-28 08:00:00

人工智能机器学习
基于单元的架构综合指南 译文
本文深入研究基于单元的架构，探索其有效实施的基本原则、在现实世界的使用，以及其带来的好处、面对的挑战和应对策略。

2024-05-21 08:00:00

架构数字化分布式系统
通过检索增强生成(RAG) 增强LLM的实战演练 译文
本文主要介绍如何通过检索增强生成(RAG)增强LLM，并使用LlamaIndex和LangChain作为数据场景，将应用程序部署到Heroku。

2024-05-20 08:31:33

检索增强生成LLM大型语言模型
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