LLM微调的计算资源难题如何破？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XAHCwOPeLiAY40ku8EYc6gvonpf/ad偏差放大：预训练的模型可以从其训练数据中继承偏差。 如果微调数据反映了类似的偏差，则微调可能会无意中放大这些偏差。 这可能会导致不公平或歧视性的结果。
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越来越火的Serverless（无服务器计算），到底是个啥？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UNRwwJDdXizn20kQzsfcUb1bnkd/af云计算的本质，不是算力资源的简单堆砌，而是池化——它将大量的零散算力资源（廉价的算力资源）进行打包、汇聚，实现更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。
OpenAI未来如何应对计算资源限制？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KwYawnOMKicoahkcJgUcexOtnse/af他指出，这些模型已经变得相当复杂，以至于公司无法同时开展尽可能多的项目。此外，在如何分配计算资源方面，公司也面临着诸多限制和艰难的决策。他说：“所有这些模型都变得非常 ...
Llama Berry面临的计算资源问题如何解决？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WqHFwMYrxi4NlfkTv6vcBhisnlg/a7它能够在复杂的数学问题空间中进行有效的搜索，帮助AI系统快速定位可能的解决方案。这种搜索方式不像传统的确定性算法那样局限于固定的规则和路径，而是具有更强的适应性和 ...
怎样降低人工智能对计算资源的消耗？ - 飞书文档
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计算资源昂贵如何影响LLM应用落地 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RODjw9m07iWR57k2cNdcIV3qnWc/aa2024年3月9日 ... 人们更多的容易被AGI、聊天等这类空洞或者显而易见的讨论所吸收。真正理解并熟悉大模型应用运转机制的人不多，甚至大量技术领域的人员，也分不清模型训练、 ...
去中心化的AI计算模式的监管难题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CUtaw7MVyibvLnkjCwxc8fIPnNh/a7在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了各个领域关注的焦点。然而，AI计算所需的资源往往集中在少数大型机构手中，这就导致了一种资源分配的不平衡。
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云计算的资源获取方式 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Yf1Owj2mEirB1Wki2IRcxUjsnee/a2增加资源的过程，基本上是平滑升级。尽可能减小对业务的影响，也不需要进行业务迁移。就像你现在用的电脑，硬盘从1TB升级到2TB，下个订单就完成了，不需要换机，甚至不需要 ...
《大模型成本之计算资源：为何如此昂贵？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG/a6不能完全理解输入和存在虚假信息: 虽然LLM模型可以生成类似人类的文本，但它们并不总是完全理解输入的语境。而且，自回归生成输出文本的方式并不能避免模型产生谎言或无意义 ...