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一文读懂 LLM 的构建模块：向量、令牌和嵌入
本文讨论了构建大型语言模型（LLM）的关键要素：向量、令牌和嵌入。向量是机器理解语言的基础，通过将文本数据转换为高维向量空间中的表示。令牌是文本数据在模型内部的表示形式，可以是单词、子词或字符。嵌入则是融入了语义语境的令牌表征，代表文本的意义和上下文信息。这些组件共同构筑了LLM的技术支柱，赋予模型卓越的语言理解和生成能力。
2024-04-16
LLM Hallucinations：AI 的进化 or 技术缺陷？
LLM（大型语言模型）在自然语言处理领域取得显著进展，但存在'幻觉'现象，即生成不准确或脱节内容。幻觉产生原因包括训练数据问题、模型架构缺陷、推理策略限制等。减轻幻觉的策略涉及上下文注入、数据增强、预处理、输入控制、模型架构调整和持续学习改进。幻觉问题促使我们反思AI的可解释性和可控性，需不断优化AI技术，提升其认知能力。
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Traefik & Jakarta EE Ambassador、TraefikLab China 社區發起人，專注於 AI 和 Cloud Native 領域的探索與研究···
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