【AI驱动】 文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

【AI驱动】 Gorilla LLM 是一个突破性的LLM，可以生成准确的 API 调用并适应文档的实时变化。该模型为未来的LLM在与工具和系统交互方面变得更加可靠和多功能铺平了道路。Gorilla LLM 是一款面向开发人员的强大新工具。它可以节省开发人员的时间和精力，并且可以帮助他们编写更可靠的代码。

【AI驱动】 研究者通过实验表明，FrugalGPT 可以与最佳个体 LLM（例如 GPT-4） 的性能相媲美，成本降低高达 98%，或者在相同成本下将最佳个体 LLM 的准确性提高 4%。

【AI驱动】 无论你的模型（大型语言模型LLM）有多先进，如果上下文信息块没有提供正确的信息，模型将无法生成准确的答案。在本教程中，我们将探索一种称为上下文检索的技术，以提高你的RAG系统中上下文信息块的质量。

【API使用场景】 对于很多应用场景来说，指定上下文窗口可以显著提升模型的生成质量。在与用户进行多轮对话或长文本生成的过程中，合理的上下文窗口能够帮助模型更准确地记住前文信息，使生成的文本具有连贯性。

【AI驱动】 您的人工智能计划呢？您的数据团队如何才能从LLM获得价值？这就是 RAG vs. Fine-Tuning 这两个有前途的 GenAI 开发和优化框架的用武之地。

【AI驱动】 NLU 和 LLM 相结合，使聊天机器人能够以更加个性化、知识丰富和准确的方式与人沟通。它们的综合能力有助于客户互动聊天机器人履行其在客户服务、信息检索和任务自动化方面的作用。

【AI驱动】 我正在做一个项目，需要我找出最适合内容创作的 LLM。我查看了 lmsys 排行榜上的顶级模型，阅读了其他人对这些模型的评价，查看了顶级 LLM 的模型卡，在没有明确答案的情况下，我决定对所有这些 LLM 进行测试，以完成不同的内容创作任务。

【学习各类API】 今天，我们将深入探讨如何在应用程序中使用AI，特别是如何利用LLM来构建应用程序。我们还将讨论在决定是构建自己的AI API还是使用第三方AI供应商API时需要考虑的关键因素。

【AI驱动】 本文探讨了微调大型语言模型（LLMs）以利用财务新闻流预测股票回报的方法，比较了编码器和解码器LLMs在不同文本表示方法下的性能，并发现聚合表示通常能提升投资组合表现，其中Mistral模型在多个投资宇宙中表现稳健，而基于LLMs的回报预测比传统情感分析更能增强投资组合构建的效果。

【AI驱动】 当我们在大型语言模型 (LLM) 的上下文中谈论参数时，我们指的是帮助模型做出决策的内部配置。将参数视为决定模型如何运行的设置或规则。简单地说，它们就像您大脑中的神经元，帮助您思考、处理和决策。

【AI驱动】 如何将大语言模型应用到各行各业中？答案便是构建领域大模型。领域大模型是指大语言模型在企业的应用中，可以辅助进行领域数据标注和模型微调。