在企业场景中应该怎么部署大模型——大模型企业级部署框架介绍
随着大语言模型(LLM)应用增加,企业级部署和推理模型成为焦点。多种前端框架如Transformers、ModelScope等被对比分析,帮助选择最适合的解决方案。
随着大语言模型(LLM)应用增加,企业级部署和推理模型成为焦点。多种前端框架如Transformers、ModelScope等被对比分析,帮助选择最适合的解决方案。
能不断提升。然而,如何在保证检测精度的同时实现实时性,仍然是一个亟待解决的问题。
近期,
Robof
开发者朋友,你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑?这本书《探秘大模型应用开发》,正是我精心绘制的学习与实践路线图。拒绝碎片化知识,构建体系化学习脉络;洞察本质,提供深入浅出解答。无论你是传统开发者、技术新人还是管理者,《探秘大模型应用开发》都将助你走出迷茫区,掌握LLM应用开发的核心知识与技能。
华东师范大学等综述了针对大型语言模型的AI智能体优化方法,分为参数驱动和非参数驱动两大类,并详细探讨了基于强化学习、混合策略及经验反馈等多种具体技术。
对LLM进行微调可以定制其行为、增强知识并优化特定任务表现。通过在专业数据集上微调预训练模型(如Llama-3.1-8B),更新领域知识,调整语气和个性化回复,提高准确性和相关性。