一、主题说明：该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时，如果得到良好处理，对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性，包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度，确保决策基于准确信息。另外，通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误，企业能够不断改进模...(more)

信息化时代，我们通过线上系统将传统线下工作重新做了一遍；互联网时代，用连接打破了交流的界限；数字化时代以数据驱动重塑商业模式。那么，在稳定性保障领域，大模型如何破局，打破那张“看起来惊艳，又使不上力”的纱，用全新方式引领我们重塑稳定性保障呢？一、AIOps的演进在Gartner还没...(more)

一、议题说明：随着新技术的革新，大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力，在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识...(more)

LLM（LargeLanguageModel）大模型的可观测性是指对模型内部运行过程的理解和监控能力。由于LLM大模型通常具有庞大的参数量和复杂的网络结构，因此对其内部状态和运行过程的理解和监控是一个重要的问题。什么是LangChain？LangChain是一个开源的应用开发框架，旨在将大型语言模型（LL...(more)

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一项重要的研究方向，涉及机器对人类语言进行理解和生成。然而，语言的复杂性和多样性使得处理自然语言任务成为一项极具挑战性的任务。在这个领域中，LLMTraining扮演着至关重要的角色。LLMTraining可以被看作是一次模型的深度学习之旅，通过高...(more)

在利用和应用大型语言模型（LLM）时，适当的Datasets发挥着至关重要的作用。Datesets（Datasets）为LLM提供了广泛的语言样本，能够帮助模型理解和生成高质量的文本内容。因此，通过选择质量高、多样性强且规模适宜的Datasets，可以提升LLM的性能和适应能力，以更好地满足各种语言任务和应...(more)

深度学习框架是一种软件工具集，基于高层次编程语言或底层机器语言，旨在帮助深度学习开发者更方便、快速地编写和运行深度学习模型。它提供了一个抽象层，位于用户和底层模型之间，简化了深度学习应用程序的开发过程。深度学习框架的目标是为开发人员创造一个友好的环境，使他们能...(more)

随着技术的不断发展，神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要且强大的角色。NLM利用神经网络来学习和表示语言的概率分布，从而能够更加精确地理解、处理和生成自然语言。这一技术的出现和发展为NLP领域带来了巨大的进步和潜力。NLM（神经...(more)