LLM开发的相关内容

文章 2025-02-07 来自：开发者社区

MNN-LLM App：在手机上离线运行大模型，阿里巴巴开源基于 MNN-LLM 框架开发的手机 AI 助手应用

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 MNN-LLM App 这个基于 MNN-LLM 框架开发的手机 AI 助手应用。在此之前，如果你想了解什么是 MNN，可以阅读《MNN：阿里开源...

文章 2024-05-08 来自：开发者社区

【大模型】LLM研究和开发的一些新兴趋势

LLM研究和开发的新兴趋势引言大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要技术之一，正在不断发展和演进。随着对LLM的研究和应用的深入，一些新兴趋势正在逐渐浮现，为未来的发展方向提供了新的思路和可能性。本文将对LLM研究和开发的一些新兴趋势进行详细分析。自监督学习和无监督学习自监督学习和无监督学习是LLM研究和开发的两个重要趋势之一。传统的LLM训练往往依赖于大量的标注数据，但这种...

共有2条

< 1 >

跳转至： GO

更新时间 2025-02-08 12:40:54

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

LLM您可能感兴趣

产品推荐

{"cardStyle":"productCardStyle","productCode":"aliyun","productCardInfo":{"productTitle":"文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅","productDescription":"本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。","productContentLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/document-mind-rag-for-llm","isDisplayProductIcon":true,"productButton1":{"productButtonText":"方案详情","productButtonLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/document-mind-rag-for-llm"},"productButton2":{"productButtonText":"一键部署","productButtonLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/2845368.html"},"productButton3":{"productButtonText":"查看更多技术解决方案","productButtonLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/"},"productPromotionInfoBlock":[{"$id":"0","productPromotionGroupingTitle":"解决方案推荐","productPromotionInfoFirstText":"10分钟在网站上增加一个 AI 助手","productPromotionInfoFirstLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes","productPromotionInfoSecondText":"10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉或微信中","productPromotionInfoSecondLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/build-a-chatbot-for-your-website-or-chat-system"}],"isOfficialLogo":false},"activityCardInfo":{"activityTitle":"","activityDescription":"","cardContentBackgroundMode":"LightMode","activityContentBackgroundImageLink":"","activityCardBottomInfoSelect":"activityPromotionInfoBlock"}}

文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅

本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。