：使用Azure OpenAI服务和行业加速器构建的信息助手，结合了Azure AI Search和OpenAI的大型语言模型，

：使用Azure OpenAI服务和行业加速器构建的信息助手，结合了Azure AI Search和OpenAI的大型语言模型，提供了自然语言的问答交互，帮助用户查询相关信息，还提供了个性化的AI交互和可自定义的设置，以及解释思维过程、引用和验证内容的功能

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。 大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理任务方面取得了显着进步。然而，它们与现实世界应用程序中普遍存在的图形结构的集成仍然相对未被探索。该存储库旨在通过提供精选的研究论文列表来弥合这一差距，这些论文探索基于图形的技术与 LLM 的交叉点。

是的，一切都被简化了，道生一

是的，一切都被简化了，道生一 Aether xpush.eth: LUI （Language User Interface）的核心，是 Dynamic UI 。和 GUI不同，GUI 需要很多产品经理、设计师、工程师经年累月地研发和优化；而 LUI 允许普通人用日常语言，根据场景实时构建操作接口，无需这些成本，就可以达成千变万化的交互能力。

| #指南LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型

| #指南 LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。 LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。 预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

：开源代码语言模型，包含了英语和中文两种语言版本的代码生成模型。

：开源代码语言模型，包含了英语和中文两种语言版本的代码生成模型。 模型经过大规模训练，训练数据中87%为代码数据，13%为自然语言数据。模型大小提供1B、5.7B、6.7B、33B等多个版本，满足不同需求。 模型在人工评估、多语言程序、MBPP、DS-1000等多个编程基准上均表现出色，在项目级代码补全、代码插入等任务有很好的效果。