如何调用knowledge-llm大模型对话接口
大模型对话接口主要用于直接与大语言模型进行对话。可以通过设置prompt参数指定问题或对话内容，支持不同的大语言模型，并可以设置是否需要绿网处理等选项。
使用DashVector与LLM大模型实现垂直领域专属知识问答服务
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于大模型服务平台百炼上的通义千问 API以及Embedding API来接入。
【大模型】描述与 LLM 相关的个人项目或感兴趣的领域
个人项目和感兴趣的领域 自然语言处理领域 自然语言处理（NLP）是与LLM密切相关的一个领域，也是我个人感兴趣的领域之一。在这个领域，我可以利用LLM技术来解决各种语言理解和生成的问题，如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等。我可以开展一些个人项目，比如构建一个智能对话系统，用于自然语言交互...
【大模型】描述一些评估 LLM 性能的技术
评估LLM性能的技术 在评估大语言模型（LLM）的性能时，需要使用一系列的评估指标和技术来衡量模型的表现。这些评估技术包括传统的语言模型评估指标，以及针对特定任务和应用场景设计的评估方法。下面我们将详细分析一些评估LLM性能的技术。 困惑度（Perplexity） 困惑度是评估语言模型性能的一种常用指标，用于衡量模型对输入序列的预测能力。困惑度越低表示模型对输入序列的预测越准确，模型的性能...
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