大型语言模型

本文通过基于谷歌Flan-T5大型语言模型的提示选择案例研究指出，在大型语言模型评估中存在不可靠数据；除非清洁测试数据，否则可能会为大型语言模型选择次优提示方案（或通过模型评估做出其他次优选择）。

人工智能梦寐以求的目标之一是创造出能够通过遵循自然语言指令在现实世界中有效完成任务的智能体。大型语言模型（LLM）在实现这一目标方面取得了重大进展，展示了处理定义明确的任务的令人印象深刻的能力。

如果要求GPT-4在提示语押韵的同时证明存在无穷多的素数，那么它的确能够实现

AI框架应该为构建现代基于AI的系统提供全面的工具。其灵活、模块化的架构应该允许轻松扩展功能并与组织现有的软件集成。多亏了AI框架，程序员应该能够迅速地设计和实施使用语言模型的各种创新解决方案。

以下是14个非ChatGPT的大型语言模型示例。它们可能适合您的项目，也可能不适合。了解真相的唯一方法就是向它们发送提示并仔细评估结果。

机密计算是一种新的数据安全方法，可在使用时保护数据并确保代码完整性，是解决大型语言模型(LLM)更复杂、更严重的安全问题的答案。它准备帮助企业在不影响安全的情况下，充分利用生成式人工智能的力量。在解释之前，我们先来看看是什么让生成式人工智能特别容易受到攻击。

作为大型语言模型的倡导者，相信生成式人工智能具有巨大的发展潜力。这些大型语言模型在提高个人生产力方面已经展示了它们的实用价值。例如，在工作中加入大型语言模型生成的代码，以及使用GPT-4来校对文章。

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。

本文向使用GPT-4和PaLM等大型语言模型（LLM）的开发人员介绍了提示工程。我会解释LLM的类型、提示工程的重要性以及辅以实例的各种提示。

大型语言模型（LLM）是一种能够处理自然语言的人工智能技术，它的“上下文窗口（context window）”相当于一个短期记忆，可以存储输入的内容或者聊天机器人的对话内容。

日前，OWASP（全球开放应用软件安全项目组织）发布了LLM应用风险草案清单，并梳理总结了最严重的10大LMM应用安全漏洞类型，包括提示注入、数据泄漏、不充分的沙箱机制和未经授权的代码执行等。OWASP研究人员表示，这份清单旨在让LLM应用的开发者、设计者、架构师和管理者，更好地了解在部署和管理LLM应用过程中可能存在的潜在风险，并提高漏洞防范认识，从而改善LLM未来应用中的安全态势。

使用大型语言模型(LLM)增强自动化的联络中心已经看到了好处，可以像人工客服一样端到端解决客户请求。另一方面，随着越来越多的客户意识到ChatGPT的类人的功能，可以想象他们会开始对传统系统感到更加沮丧，这些传统系统往往需要他们等待45分钟才能更新其信用卡信息。

ChatGPT和其他大型语言模型(LLM)工具生成的输出容易存在一些风险。法律和合规领导者应该评估这些问题是否对企业构成重大风险，以及在企业内部及其扩展的第三方企业中需要采取哪些控制措施。如果不这样做，企业可能会面临法律、声誉和财务方面的后果。

微软宣布推出一种可以提高大型语言模型性能的新工具 Jigsaw。根据介绍，Jigsaw 部署了理解程序语法和语义的后处理技术，然后利用用户反馈来提高未来的性能。

现在ChatGPT这个大型语言模型已经在各种平台获得了广泛的关注。那么，如果在ToB SaaS应用软件领域中想要将LLM大语言模型应用于智能客服产品中，应该如何实现呢？