苟志龙

大模型的幻觉问题确实是一个挑战，因为它可能导致模型生成不准确或与现实不符的信息。尽管检索增强（RAG）等技术已经提出并应用来缓解这一问题，但仍然存在一些挑战需要解决。以下是一些可能的解决方案：1. 改进数据收集和处理

如果以相对健康的发展作为目标模式来讨论的话，那大模型生态体系的发展应该是产学研用一体化的模式，这需要综合考虑大模型的技术研究、场景能力研发、应用效果闭环迭代等核心要点，这个和企业里将业技融合比较像，是一个双向

相比于小模型，大模型的价值是由其（复杂网络架构及大参数量努力下的）“涌现”带来的，我们需要面对这个事实。 统计学习和传统机器学习，在判别式应用场景下的模型可解释，可通过相对成熟的LIME、SHAP以及EML等技术得到，业界已

这里只谈个人使用过，且还愿意继续使用的商用大模型：1、国外：GPT4、Claude2。2、国内：通义千文、文心一言、讯飞星火；智谱GLM系列、百川；AndesGPT、MiniMax、元象、天宫、豆包等。就经验而言，参数量至少30B以上、上下文窗口至

在当前信息革命迈向新高峰和经济发展步入转型期的特殊年代，大模型技术作为人工智能领域的新锐力量，被寄望于引领下一轮技术革新。大模型技术以其卓越的数据处理和模式识别能力，正在深入地改变着社会的多个层面：1. 促进产

       本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践，当时的一些思考和经验已经写入（https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。        结合您的具体问题，我简单谈