LLM评估指标一文详细阐述了增强质量的指标分类，并介绍了每类指标的关注要点。具有较强的参考和实用价值。 建议可以增加 每类评估指标对质量的影响和如何确认选取的此评估指标是否达标的介绍就更加好了。...(more)

文章结构清晰，介绍了RAG作为一种创新技术如何克服大型语言模型（LLM）的固有弱点，有较强的参考价值。建议若添加图表或流程图帮助理解RAG的工作流程和加入与其他技术的比较分析，如RAG与传统LLM微调方法的对比，可以突出RAG的优势和局限就更加好了...(more)

本章具有一定的参考价值和阐述了为什么及如何进行多任务学习的指导。建议增加具体案例和实际效果，这样更加有说服力和对比性

本文讲述从GPU虚拟化到池化云原生实现，通俗易懂，GPU的算力资源池化是云计算的未来趋势，新知识领域，学习了。

DSSM双塔模型用于解决语义相似度任务和推荐场景，包含n+1个塔，输入为高维向量，输出为低维语义向量，通过cos值计算相似度，使用不同的label构造不同的模型，通过相似度函数计算相关性，基于pytorch实现。...(more)

金融行业积极进行金融科技转型，大模型无疑是一个高效的赋能工具。大模型的应用也面临着数据、算力、合规和安全、人才、架构等问题和挑战。大模型应用场景在于生成式AI场景，需要强大、专业的知识库的支持，甚至是跨领域知识库的支持。...(more)

随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点 ，涉及网络选型，架构选择和存储规划等 。本文将分析金融企业在这方面的挑战，并提出一些建设性的解决方案和经...(more)

让我们试想一下：如果有 那么 一个软件实体能够根据自身的特性自主地与外界进行交互，根据收集到的数据情况做出合理的决策，并在特定场景下以最少的人为干预执行任务，从而减少人类的参与。这正是AI Agents的价值所在。然而， 大家 可能会好奇：AI Agents到底是什么？它们是如何工作的...(more)

本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析，并与传统数据库进行对比，以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异，方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略，帮助运维团...(more)