大模型語言：LLM搜尋與推薦引擎實作
開發人工智慧電影推薦系統：LLM搜尋與推薦引擎實作 在人工智慧快速發展的今天，搜尋與推薦系統已經成為我們日常數位生活的重要組成部分。傳統的推薦系統通常依賴於協同過濾或內容比對，而隨著大模型語言（LLM）的崛起，我們現在可以構建更加人工智慧、更具理解力的推薦引擎。這篇文章中，玄貓將帶你實作一個根據LL
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大模型語言：神經網路在推薦系統中的多元應用
神經網路在推薦系統中的多元應用 推薦系統技術已發展多年，而深度學習的興起為這個領域帶來了革命性的變化。在使用神經網路構建推薦系統時，我們可以利用多種架構來捕捉使用者行為的複雜模式和專案特性。 內容處理與特徵學習 卷積神經網路CNN和迴圈神經網路RNN在處理專案內容方面表現出色。這些網路能夠自動從
大模型語言：LLM應用的記憶系統
LLM應用的記憶系統：實作持續對話能力 在LLM應用的上下文中，記憶系統允許應用程式儲存使用者互動的參考，無論是短期還是長期。以知名的ChatGPT為例，在與其互動時，你可以提出後續問題而無需明確提及之前的對話內容，系統會自動理解上下文。 此外，所有對話都被儲存在特定的對話串中，如果你想繼續之
大模型語言：解碼器架構的技術實作與應用
為了更好地理解GPT-4等解碼器架構模型的工作原理，讓我們看一個簡化的Python實作範例，展示解碼器架構的核心元件。近年來，大模型語言LLMs在人工智慧領域取得了突破性發展。
大模型語言：從理論到應用
大模型語言概述：從理論到應用 近年來，生成式人工智慧的蓬勃發展讓我們見證了一場技術革命，而這場革命的核心便是大模型語言（Large Language Models, LLMs）。從ChatGPT、Bing Chat到Bard，這些工具展現出驚人的能力，能夠根據自然語言請求生成類別似人類的內容
大模型語言：與Chinook範例資料函式庫互動
與Chinook範例資料函式庫互動 在本文中，我們將開始使用一個名為Chinook的範例資料函式庫，這將是我們DBCopilot的基礎。Chinook資料函式庫代表一個虛構的數位媒體商店，包含有關藝術家、專輯、媒體軌道、發票等的資訊。我們將檢查這個資料函式庫並探索如何使用Python連線到資料表。 設定環境
大模型語言：增加圖表生成和檔案管理能力
增強功能：增加圖表生成和檔案管理能力 一個真正強大的資料函式庫助手不僅能執行查詢，還應該能夠生成視覺化圖表並將結果儲存到檔案系統中。為此，我們需要擴充套件代理的工具箱。 增加Python REPL和檔案管理工具 我們需要增加兩種新工具： 1. PythonREPLTool：允許代理執行Python程式
大模型語言：提示工程的藝術
提示工程的藝術：從基礎實踐到進階技巧 在與大模型語言（LLMs）互動時，如何精確地傳達我們的需求是成功的關鍵。提示工程不僅是一門科學，更是一門藝術。經過多年與各種語言模型的互動經驗，我發現提示的設計對於獲得預期結果有著決定性的影響。 程式碼分隔符的重要性 在技術環境中，清晰地標記程式碼區塊是
大模型語言：深度學習的專用加速器
張量處理單元：深度學習的專用加速器 張量（Tensor）是機器學習中的基礎資料結構，它在數值計算和深度學習領域扮演著關鍵角色。為了高效處理這些多維資料結構，Google開發了專用的硬體加速器——張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU）。 TPU的核心特性與優勢 TP
大模型語言：代理系統的工作原理與優勢
代理系統的工作原理與優勢 在開發過程中，我發現代理系統的核心優勢在於它能夠將LLM的推理能力與專門工具的功能結合起來。這種結合方式有幾個重要特點： 1. 動態工具選擇：代理能夠根據問題內容自行判斷是否需要使用工具，以及使用哪種工具。 2. 連續推理過程：代理不僅是簡單地呼叫工具，它還會評估工
大模型語言：整合LLM的技術根本
AI協調器：整合LLM的技術根本 將大模型語言整合到應用程式中，涉及技術和概念兩個層面的挑戰。在技術層面，AI協調器（AI Orchestrators）扮演了至關重要的角色，它們是一系列輕量級函式庫，能夠簡化LLM的嵌入和協調過程。 AI協調型應用的核心元件 當我分析現代LLM驅動的應用架構
大模型語言：關鍵選擇因素
大模型語言的關鍵選擇因素 在選擇適合應用的大模型語言LLM時，除了模型本身的效能外，還有許多實用因素需要考量。這些因素往往決定了模型在實際應用中的可行性與效益。以下是我在評估LLM時發現的幾個決定性因素： 定價與成本結構 模型的定價結構是選擇過程中的關鍵考量因素。在實際開發過程中，我發現不
大模型語言：責任AI的全球監管格局
責任AI的全球監管格局 隨著生成式AI技術的快速發展，我們正見證全球範圍內監管框架的系統化與嚴謹化。不同地區的政府機構已開始積極推動各種措施，確保AI技術的負責任使用。這些監管動向不僅反映了社會對AI潛在風險的擔憂，也展示了各國政府平衡創新與安全的努力。 美國的責任AI框架 在美國，特別是拜登