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Baihai IDP

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对 AI 产品定价模式的新思考:基于人数 or 工作量?

编者按:传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品?我们今天为大家带来的这篇文章中,作者提出:AI 产品应该采用基于工作量的定价模式,而非传统的基于用户数量的定价方式。

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快速理解 GraphRAG:构建更可靠、更智能的 Chatbot

编者按:传统的检索增强生成(RAG)技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心,那么有什么新的技术可以突破这一限制吗?

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化“腐朽”为“神奇”:5 种 RAG 优化技术应对千奇百怪的 Query

编者按:您是否曾经遇到这样的情况:明明构建了一个功能强大的 RAG 系统,但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”?这是许多 RAG 应用开发者面临的共同挑战。

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从工程师视角看 “Multi-Agent as a Service (MAaaS)”

编者按:目前 AI Agents 在各行各业的应用前景广阔,越来越多的企业开始尝试部署 AI Agents ,然而如何在企业生产环境中有效部署和管理 AI Agents,是工程师们面临的一大挑战。你是否曾面临这样的困惑:如何确保 AI Agents 在生产环境中稳定可靠地运行?如何

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理性看待、正确理解 AI 中的 Scaling “laws”

编者按:LLMs 规模和性能的不断提升,让人们不禁产生疑问:这种趋势是否能一直持续下去?我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能(AGI)?回答这些问题对于理解 AI 的未来发展轨迹至关重要。

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相同的 LLM 在「不同 GPU 上」会产生不同输出?为什么?

编者按: 在大语言模型(LLMs)的部署及其相关的算力扩容过程中,更换 GPU 是否也可能会对模型的输出产生重大影响?这个问题的答案对于确保 LLMs 在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要。

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Mistral AI vs. Meta:两大 Top 开源模型的对比

编者按: 随着大模型的不断升级和参数量的持续扩大,越来越多人开始重视大模型存在的硬件资源要求高、碳排放量较大等问题。如何在保持模型性能的同时,降低计算成本和资源消耗,成为了业界一个迫切需要解决的问题。

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微调语言模型前,需要考虑这三个关键方面

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Baihai IDP
2023-09-18

编者按:随着大语言模型(LLM)的迅速发展,越来越多团队希望针对特定领域进行模型微调。但是实践运用中总是存在一些困难,直接应用并不总是能达到理想效果。

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