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在2024年，许多大型语言模型（LLM）已经达到了数千亿个参数。为了运行这些模型，您需要使用大型的 GPU。以 BLOOM-176 或 OPT-175 为例，您可能需要大约 3 个 Nvidia A100，每个的成本约为 15,000 美元...

阿里巴巴宣布推出 Marco-o1，这是一种大型语言模型 (LLM)，旨在解决传统和开放式问题解决任务。 阿里巴巴马可波罗团队的 Marco-o1 代表着人工智能处理复杂推理挑战的能力又向前迈进了一步，特别是在数学、物理、编码以及可能缺乏明...

Ai2正在发布 OLMo 2，这是一系列开源语言模型，旨在推动人工智能的民主化并缩小开放和专有解决方案之间的差距。 新模型有 7B 和 13B 参数版本，经过多达 5 万亿个标记的训练，其性能水平达到或超过同类完全开放模型，同时在英语学术基...

GitHub通过集成多个大型语言模型 (LLM) 为 Copilot 带来了更多的灵活性和选择。 自成立以来，GitHub Copilot 已将不同的 LLM 用于各种用途。这一旅程始于部署 Codex，这是 OpenAI GPT-3 的早...

引言 大型语言模型（LLM）的迅速发展和广泛应用正在推动一种新型的生产和工作方式。在这种方式下，我们只需通过自然语言向大模型提供”提示”（prompt），就能让它完成相应的任务。 当前，大模型成了个人生产力，企业创新和运营效率提升的工具。个...

1. 背景与挑战 在当今人工智能蓬勃发展的时代，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）已成为众多企业不可或缺的核心技术。从智能客服到内容创作，LLMs 在各个领域都展现出了惊人的能力。然而，随着应用范围的...

OpenAI推出了“结构化输出”，这是一项新的 API 功能，旨在解决从大型语言模型 (LLM) 可靠地生成结构化数据的长期挑战。该功能现已推出，可确保模型生成的输出符合开发人员定义的 JSON 模式。 从非结构化输入生成结构化数据是当今许...

这两年随着 LLM 的迅猛发展，Claude 为代表的大模型在各项评测中都获得了较好的成绩，为人工智能的发展注入了强有力的生命力。可以想象，现在和未来， AI 会渗透到各个领域，提升各个领域的运行效率，达到企业降本增效的目的。并且我们也可以...

随着 TiDB 和 TiDB Cloud 在全球范围内的推广和应用，面向全球用户的技术支持变得越来越重要。用户量几何级增长，大量的社区支持工作对 PingCAP 的用户支持团队而言是很大的挑战。因此，我们希望使用 LLM 来构建一个社区机器...