什么是大型语言模型的检索增强生成(RAG | 大型语言模型(LLM)大型语言模型是一类通过训练庞大的神经网络以理解和生成自然语言文本的人工智能模型。这些模型在学习过程中通过数以亿计的文本数据来获取语言的语法、语义和上下文理解能力。 LLM 的优势在于其能够生成各种自然语言文本,从回答问题到撰写文章,表现出色。然而,由于...
GPT-4是一个多模态模型,能够处理文本和图像输入。其训练过程涉及庞大的数据集、先进的强化学习技术以及大量的计算资源,使其在各种专业和学术基准测试中表现出色,应用范围广泛,从创意写作到复杂问题解决均有应用。 相比之下,GPT-4o是通过蒸馏技术从GPT-4衍生而来。模型蒸馏是指训练一个较小的模型(GPT-4o)来复制较...
-LLM可能会在对旗鱼进行分类和数学证明等任务上遇到困难,这表明它们的推理过程与人类不同。 -模型的性能受模型本身和提供的输入的影响。 -自回归统计语言模型和人类交流在文本生成方面存在根本差异。 -人类从比ChatGPT更少的数据中学习,突出了人类认知和LLM之间的差异。 -LLM之间的直接权重比较由于源数据集的潜在...
具有视觉语音和双工功能的开源GPT-4o | GPT-4o 是一个包罗万象的模型,是大型多模态语言模型发展的一个里程碑。它可以理解视觉、听觉和文本模态,直接输出音频,并支持灵活的双工交互。开源社区的模型通常实现了 GPT-4o 的一些功能,例如视觉理解和语音聊天。然而,由于多模态数据的复杂性、复杂的模型架构和训练过程,...