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平臺:AI 如何實現新功能.pdf

上傳人: le****ng 編號:616568 2025-03-07 13頁 1.85MB

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本文主要探討了大型語言模型(LLM)的發展歷程、特點、應用挑戰及未來趨勢。文章指出,LLM的發展經歷了從1967年的Eliza到2020年Google Transformer等關鍵節點。LLM的特點包括:在大規模數據上預訓練、擁有龐大的參數數量、適用于對話AI、情感理解、機器翻譯和文本內容生成等領域。然而,LLM也面臨諸多挑戰和局限,如缺乏真實理解、生成錯誤和不可靠信息、缺乏可解釋性、調參挑戰、處理長期上下文困難、需要大量數據和計算資源、以及倫理問題。 文章預測,LLM和其他類型的大規模模型將成為一種技術商品,所有主要供應商都將關注提供這類模型作為服務。此外, transformers架構不僅在NLP領域有廣泛應用,還將拓展到語音和視頻識別、生成、物理建模等領域。在實際應用中,LLM可用于知識庫和客戶支持自動化、搜索和教育、內容生成、翻譯等。 最后,文章呼吁大家關注傳統機器學習方法,并期待未來出現一種成本效益高的通用方法。同時,文章提醒讀者,本文內容可能會有所變動,且Acumatica無法保證所描述的未來產品或功能一定能實現。
"AI如何推動新能力和特性?" "大型語言模型有哪些挑戰和局限?" "AI Transformers架構有哪些應用前景?"
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