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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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用 Figma 设计并制作界面原型——在 FigJam 中组织情绪板、用户画像和用户流程
既然你已经熟悉了 Figma 的整体结构和核心功能,现在就该开始通过亲手实践来学习了。理解 Figma 如何运作的最佳方式,就是直接去使用它。而我们的起点不是设计文件,而是 FigJam 白板。乍看之
知识图谱与 LLM 的实战应用——知识图谱机器学习导论
本章涵盖 理解知识图谱上的机器学习 探索图上常见的机器学习任务 理解节点与关系表示的作用 构建知识图谱是开发智能系统中的关键一步。它使我们能够从多个不同的数据源中获取整体性知识,并以一种支持探索、导航
知识图谱与 LLM 的实战应用——结合开放式大模型与领域本体的命名实体消歧
本章涵盖 理解传统 NED 工具的局限性 将通用型大语言模型与领域本体结合用于 NED 通过最短路径检测、路径到文本的转换以及文本路径摘要,执行多步骤消歧 第 7 章聚焦于命名实体消歧(NED),重点
知识图谱与 LLM 的实战应用——命名实体歧义消解
本章涵盖 将命名实体消歧与知识图谱技术结合起来 从多个来源构建知识图谱 执行高级分析 自然语言处理(NLP)技术在从非结构化数据中自动构建知识图谱(KG)的过程中发挥着关键作用。这个过程中的一项关键任
知识图谱与 LLM 的实战应用——基于大型语言模型构建知识图谱
本章涵盖 将档案转化为知识图谱 图建模 数据归一化与清洗 实体解析 分析智识网络 在上一章中,我们讨论了如何利用最先进的机器学习(ML)技术——包括大型语言模型(LLM)——从非结构化数据中抽取复杂的
知识图谱与 LLM 的实战应用——从非结构化数据中抽取领域特定知识
本章涵盖 从非结构化数据构建知识图谱 档案管理的复杂性:以洛克菲勒档案中心为例 使用大型语言模型抽取实体与关系 到目前为止,我们讨论的知识图谱(KG)主要建立在结构化数据之上,例如表格、知识库等。那么
知识图谱与 LLM 的实战应用——从简单网络走向多源集成
本章涵盖以下内容: 构建并整合复杂知识图谱 探索知识图谱示例 理解分析与查询技术 使用 LLM 分析 KG 结果 本章将进一步加深我们对如何构建规模更大、结构更复杂的知识图谱(KG)的理解,并探讨如何
知识图谱与 LLM 的实战应用——从本体构建你的第一个知识图谱
本章涵盖以下内容: 根据具体用例选择最合适的 KG 技术 构建一个用于支持临床医生工作的 KG 在 KG 之上执行分析与基于本体的推理 构建 KG 之所以复杂,是因为必须从不同数据源中抽取并整合信息,
知识图谱与 LLM 的实战应用——智能系统:混合式方法
本章涵盖以下内容: 智能顾问系统的设计概念与体系架构 混合系统如何利用 KG 与 LLM 的互补优势 在智能顾问系统中结合 KG 与 LLM 本章将探讨智能与智能行为背后的基础概念。我们讨论的核心,是
知识图谱与 LLM 的实战应用——知识图谱与 LLM:堪称王炸的组合
本章涵盖以下内容: 知识图谱导论 大语言模型导论 使用知识图谱与大语言模型构建数据驱动型应用 由 Google 的 Gemini 和 OpenAI 的 GPT 等大语言模型(LLM)驱动的生成式人工智
Qoder 如何在 Experts Mode 中内建 Harness Engineering
竞争已经转移了。 上个月,OpenAI 发布了文章 Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world。文中的核心结果是:3 名
AI-Native 大语言模型安全——LLM 安全的未来:新兴威胁、有前景的防御,以及前进方向
本书已经讨论了 LLM 安全的多个方面。在本书最后一章中,我们将把视角投向 LLM 安全的未来,探讨正在出现的新型威胁,以及那些具有前景的防御创新。本章将涵盖 AI 能力持续进步所可能带来的影响、监管
AI-Native 大语言模型安全——运营韧性:监控、事件响应与持续改进
本章聚焦于如何在生产环境中维持 LLM 系统的安全性与运行韧性。部署一个 LLM 系统,只是其生命周期的开始;若要确保它在后续阶段持续保持安全,就必须依赖严密的监控、有效的事件响应,以及基于运行经验所
AI-Native 大语言模型安全——将安全贯穿 LLM 开发生命周期:从数据整理到部署
本章将探讨如何把安全实践与安全控制嵌入 LLM 开发生命周期的每一个阶段。要构建安全的 AI 系统,必须采用一种覆盖全流程的综合性方法,在开发的每个环节中处理潜在漏洞——从最初的数据收集,到部署与监控
AI-Native 大语言模型安全——面向安全设计 LLM 系统:架构、控制措施与最佳实践
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AI-Native 大语言模型安全——将 OWASP Top 10 适配到多样化部署场景中
在上一章中,我们探讨了 LLM 应用特有的 OWASP Top 10 风险,以及用于评估、排序和审视这些风险的相关框架。本章将重点讨论:如何把 OWASP Top 10 框架 适配并应用到多种多样的
AI-Native 大语言模型安全——缓解 LLM 风险:面向各个 OWASP 类别的策略与技术
本章将提供可直接落地的指导,帮助你缓解面向 LLM 应用的 OWASP Top 10 风险。内容将详细说明防御策略、分层控制措施以及运营最佳实践,帮助组织真正把这些缓解措施落实到系统中。 我们将带你系
AI-Native 大语言模型安全——深入剖析:LLM 十大安全风险画像
本章将对 OWASP 面向 LLM 应用的十大安全风险 逐一进行深入画像分析。对于每一项风险,本章都会解释其底层脆弱性、潜在影响,以及该风险在真实 LLM 部署中是如何实际体现出来的。读者将对每一类风
你以为 AI 的安全问题已经解决了?不,它正在变得更危险
一切从一场"魔法"开始 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 将 ChatGPT 推向世界。 没有大规模广告投放,没有明星代言,仅凭口耳相传:上线 5 天,用户破百万;两个月,月活突破一亿。
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