大模型继续预训练解决方案
在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLM）已经成为推动技术进步的核心力量。但在实际应用中，针对特定任务或领域的继续预训练往往是提升模型性能的关键。本方案以通义千问2（Qwen2）模型为例，为您介绍如何对模型进行继续预训练。
部署和调用RAG对话系统服务
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术通过从外部知识库检索相关信息，并将其与用户输入合并后传入大语言模型（LLM），从而增强模型在私有领域知识问答方面的能力。EAS提供场景化部署方式，支持灵活选择大语言模型和向量检索库，实现RAG对话系统的快速构建与部署。本文为您介绍如何部署RAG对话系统服务以及如何进行模型推理验证。
RAG应用流
大语言模型的知识缺少企业私有或实时的数据，通过检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术可以检索私有知识库，并以上下文的方式提供给大语言模型，从而增强大语言模型回答的准确性和相关性。本文将详细介绍如何在LangStudio中开发和部署RAG应用。
大模型：引领人工智能新纪元的引擎
在科技飞速发展的今天，人工智能领域正迎来一场前所未有的变革。其中，大模型以其强大的处理能力和广泛的应用前景，成为推动人工智能技术进步的重要力量。大模型，作为深度学习领域的重要分支，以其庞大的参数规模和精细的特征提取能力，为人工智能的发展注入了新的活力。 大模型的核心在于其规模庞大的参数和复杂的网络结构。通过大量的...
大模型:人工智能发展的引擎
我们经常看到大家在谈“大模型”，到底什么是大模型，大模型与小模型相比到底是哪里“大”。本文围绕这些问题简单介绍一下。大模型（Large Models）通常是指在机器学习和人工智能领域中，通过大量的训练数据和庞大的模型参数来实现高性能的模型。大模型通常指的是由数百万、数十亿或更多参数组成的深度学习模型。这些模型使用多层神经网络来学习输入数据的复杂特征，并在许多领域获得了显著的成功，例如自然语言处理....
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