电脑运行本地大模型，GPT4All如何选择大模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EArlw8OpiiUN3dkQJnecx7MYn6f/ah本地大模型：直接在电脑上运行的大语言模型，免费、无需担心隐私、无需联网，仅消耗本机电脑的算力。对电脑内存有一定要求，推荐16GB 以上，8G 也能跑。 之前一直在用 ...
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如何选择适合的LLM模型进行本地部署？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VHKuw40EUid6n1kV59tcM04knSg/ag中文也就是「大语言模型」，现在很火的ChatGPT就是这个LLM的代表，大模型有一个关键的属性：参数量，参数量的大小决定了大模型的能力（不能说是绝对的，但肯定是正相关）。
哪些开源项目可作为本地部署LLM的推理服务？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KjBgwlMqmiI2DOkMKNmc7GegnDc/ad2023年8月30日 ... 在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM ，用于研究LLM 或者是基于开源LLM 构建自己的LLM 应用。笔者也正在尝试通过开源 ...
LLM大语言模型能力与开源框架选型 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/PLoHw30doikTw7kZzFtcJngqnPcLLM大语言模型能力与开源框架选型 · 1、 LLaMA 复现. RedPajama 参考LLaMA论文中的训练数据，收集并且开源可商用。 · 2、Baichuan-7B(支持中文). 采用LLaMA的相同架构，在 ...
LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F既然是大模型在推荐系统中的应用，那么首先要梳理下传统推荐模型和LLM 的优缺点，推荐到底在**"馋"**LLM 的什么？ （这里的LLM 指广义的大语言模型，包括BERT、ChatGPT ...
大语言模型如何在推荐中落地？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OVHtwXJjeiVDcdkNMSRcfVKVnA6/aj今天分享一篇小红书今年3月的论文，介绍了大语言模型在小红书笔记推荐场景下的落地应用，主要是围绕如何利用LLM的表征能力来生成更适用于i2i召回的文本embedding，思路简单， ...
LLM-KERec：利用大语言模型打破推荐系统的壁垒 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/YU8JwvK5wioTfekBIAicEQQonKh专家手工互补规则或知识图谱模型虽有助于推荐互补品，但受效率和成本挑战的影响，在快速变化的电商环境下难以持续。因此，在RS中，结合高效的知识和具有人类推理和逻辑的大语言 ...
LLM在快手推荐的对比学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/a7方法其实和上次介绍的小红书的NoteLLM（ **NoteLLM: 大语言模型在小红书推荐系统的落地应用**）有点类似的地方，都是想用大模型作为特征提取器来提取item文本中的语义信息来 ...
大语言模型未来研究方向有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PMzow6UIKiqskMkkLQicDBWnnec/a6大语言模型通常指的就是这些参数量在成亿的深度学习模型，并且这些模型是通用的，在多个基准测试（benchmark）上都表现出色，并不止对一个特定任务有效。并且通常它们的训练方式 ...
推荐系统中运用大语言模型的环节 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a3下面会围绕： **背景和问题**、 **何处运用大语言模型**(特征工程、特征编码、打分排序、流程控制，共7个代表性工作)、 **如何运用大语言模型**(如何给LLM注入协同信号：微调 ...