對於未來的資料訓練，還有兩種類型
Posted: Sat Dec 28, 2024 9:52 am
訓練
由於法學碩士主要生成內容，因此它並不像將單字放在一起那麼簡單。為了使其有用且個性化，法學碩士被配置為根據預測生成單字。首先，法學碩士接受來自不同來源（如文件、文章、網站等）的訓練或資料。經過培訓後，這些資訊將保留在知識庫中。
預訓練：提供模型大量非結構化文件來學習。
微調：為法學碩士提供更小、更具體類型的信息，以學習更專業的資訊。
輸入
過程的第一部分是接收來自使用者的查詢。該輸入將是法學碩士必須分解並理解如何回答所述陳述的查詢或問題。輸入後，稱為標記化的過程開始。
創建代幣
收到查詢後，它會先傳送到標記器，然後再傳送到 LLM。標記產生器會將查詢轉換為標記（本質上是向量資料）。使用令牌，法學碩士可以了解單字的含義以及用於生成的輸入的上下文。
世代
LLM 將接收來自知識庫的資料和來自 Tokenizer 的令牌，以便為 老撾 WhatsApp 號碼數據 使用者建立回應。標記用於理解查詢背後的含義，法學碩士也從知識庫中獲取數據，並使用一些預測來產生文本。這是透過機器學習和深度學習的許多過程來完成的。
輸出
此後，產生的標記將轉換為文本，然後以查詢所使用的語言返回。
透過這些過程，法學碩士學習資訊並根據他們目前所知道的知識進行生成。整個系統速度很快，並簡化了許多企業在理解文件負載時的負載，無論他們有什麼目的。
使用 LLM 為您的企業帶來的好處
借助法學碩士這樣的技術，他們可以幫助您實現業務轉型。透過自動化某些任務和簡化流程，法學碩士可以提供許多好處。以下是法學碩士可以為您的企業帶來的一些最重要的好處。
使用 LLM 為您的企業帶來的好處
由於法學碩士主要生成內容，因此它並不像將單字放在一起那麼簡單。為了使其有用且個性化，法學碩士被配置為根據預測生成單字。首先，法學碩士接受來自不同來源（如文件、文章、網站等）的訓練或資料。經過培訓後，這些資訊將保留在知識庫中。
預訓練：提供模型大量非結構化文件來學習。
微調：為法學碩士提供更小、更具體類型的信息，以學習更專業的資訊。
輸入
過程的第一部分是接收來自使用者的查詢。該輸入將是法學碩士必須分解並理解如何回答所述陳述的查詢或問題。輸入後，稱為標記化的過程開始。
創建代幣
收到查詢後，它會先傳送到標記器，然後再傳送到 LLM。標記產生器會將查詢轉換為標記（本質上是向量資料）。使用令牌，法學碩士可以了解單字的含義以及用於生成的輸入的上下文。
世代
LLM 將接收來自知識庫的資料和來自 Tokenizer 的令牌，以便為 老撾 WhatsApp 號碼數據 使用者建立回應。標記用於理解查詢背後的含義，法學碩士也從知識庫中獲取數據，並使用一些預測來產生文本。這是透過機器學習和深度學習的許多過程來完成的。
輸出
此後，產生的標記將轉換為文本，然後以查詢所使用的語言返回。
透過這些過程，法學碩士學習資訊並根據他們目前所知道的知識進行生成。整個系統速度很快，並簡化了許多企業在理解文件負載時的負載，無論他們有什麼目的。
使用 LLM 為您的企業帶來的好處
借助法學碩士這樣的技術，他們可以幫助您實現業務轉型。透過自動化某些任務和簡化流程，法學碩士可以提供許多好處。以下是法學碩士可以為您的企業帶來的一些最重要的好處。
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