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AI基础设施联盟:AI代理、大语言模型和智能应用指南:深度探索下一代新兴AI堆栈、提示工程、开源与闭源模型等领域(2023)(英文版)(54页).pdf

上传人: Kell****reet 编号:186852 2023-12-22 54页 51.85MB

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本文主要讨论了大型语言模型(LLM)和智能应用(Agents)的发展现状和未来趋势。主要内容包括: 1. LLM和智能应用的定义和特点。LLM是一种能够处理广泛任务的通用人工智能模型,而智能应用则是基于LLM的软件系统,能够与环境和用户进行交互。 2. LLM和智能应用的优势和挑战。LLM能够执行多种任务,如问答、文本生成、逻辑推理等,但同时也存在一些问题,如缺乏事实依据、容易产生偏见等。 3. LLM和智能应用的发展趋势。随着LLM技术的进步,智能应用将变得更加智能和自主,能够处理更复杂的任务。同时,也将出现更多的开源模型和框架,降低开发智能应用的门槛。 4. LLM和智能应用的应用场景。智能应用可以应用于多种场景,如客户服务、内容创作、数据分析等,为企业和开发者带来便利。 5. LLM和智能应用面临的挑战。LLM和智能应用的发展也面临一些挑战,如模型的可解释性、安全性、偏见等问题。需要进一步的研究和开发来解决这些问题。
如何利用提示工程提高AI应用性能? 大型语言模型在多模型协作中如何提升推理能力? 微调模型对AI应用有哪些实际应用价值?
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