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大模型长文本生成中的连贯性控制方法 随着大语言模型在文本生成任务中的广泛应用，如何确保生成长文本内容的连贯性，已成为研究和应用的关键挑战。长文本生成不仅要求模型在语法和语义层面保持…

构建支持多模态输入的大模型应用架构 在人工智能技术快速发展的当下，大模型已从纯文本处理迈向理解和生成多模态内容的新阶段。构建一个能够无缝处理文本、图像、音频、视频等多模态输入的应用…

大模型Token效率优化：减少冗余输入输出技巧 在当前大模型应用日益普及的背景下，Token（令牌）的使用效率直接关系到计算成本、响应速度以及用户体验。每一次与大模型的交互，其背后…

当前，人工智能正从云端大规模向边缘侧延伸，轻量化大模型在边缘设备的部署成为推动智能化终端落地的关键。然而，边缘设备通常面临算力有限、内存紧张、功耗严格约束等挑战。要将参数量庞大的大…

大模型在金融领域的合规风险与应对措施 随着人工智能技术的飞速发展，以大语言模型为代表的大模型技术正逐步渗透到金融行业的各个角落。从智能客服、投资分析、风险评估到欺诈检测、合规监控，…

如何用大模型自动生成高质量训练数据 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）展现了强大的文本理解和生成能力。这为机器学习领域，特别是数据准备环节，带来了新的变革机遇。获取高…

大模型训练数据去重与清洗关键技术解析 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练模型（大模型）已成为推动诸多领域创新的核心动力。模型的性能优劣，从根本上取决于其训练数据的质量。海量、…

使用vLLM部署高吞吐低延迟的大模型推理服务 引言随着大语言模型（LLM）在各领域的广泛应用，如何高效、经济地部署这些模型成为关键挑战。传统推理框架在处理LLM的自回归生成任务时，…

大模型安全防护：Prompt注入攻击识别与防御 随着大语言模型在各行业的广泛应用，其安全性问题日益凸显。其中，Prompt注入攻击作为一种新型威胁，正引起业界的高度关注。这类攻击试…

开源大模型选型指南：Llama、Mistral、Qwen、Gemma对比 随着开源大模型的蓬勃发展，开发者与企业在构建AI应用时拥有了丰富选择。Llama、Mistral、Qwen…