
本播客主要介绍了大语言模型的相关概念和技术发展。从 “万物皆函数” 的概念出发,阐述了模型训练、预训练、微调以及推理等过程,并解释了大模型涌现的现象。内容涵盖了闭源模型与开源模型的区别,私有化部署以及云桌面的应用。同时,还讨论了生成式 AI 的工作原理,提示词工程,并通过调整温度和 TopKey 来控制模型输出的随机性,以及如何通过联网和检索增强生成(RAG)来解决大模型的幻觉问题。最后,还提到了内容创作领域中 PGC、UGC 和 AIGC 的区别,以及多模态、工作流和智能体等概念,并探讨了 AI 生态的未来发展方向,以及在模型大小和能力到达极限后,行业在模型压缩、微调方式、推理能力等方向的探索。
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