LLM评估指标一文详细阐述了增强质量的指标分类,并介绍了每类指标的关注要点。具有较强的参考和实用价值。 建议可以增加 每类评估指标对质量的影响和如何确认选取的此评估指标是否达标的介绍就更加好了。
文章结构清晰,介绍了RAG作为一种创新技术如何克服大型语言模型(LLM)的固有弱点,有较强的参考价值。建议若添加图表或流程图帮助理解RAG的工作流程和加入与其他技术的比较分析,如RAG与传统LLM微调方法的对比,可以突出RAG的优
本章具有一定的参考价值和阐述了为什么及如何进行多任务学习的指导。建议增加具体案例和实际效果,这样更加有说服力和对比性
文章中所写的链路跟踪和指标,没有明显的感觉到监控与可观测性的区别,文中所提及的可观测性最后的实现思路,更给人一种像是UI大屏展示和文本搜索的区别。 突出了观而没有测的地方。建议增加测的地方的阐述。
本文详细阐述了一体化智能可观测平台建设需要具备的功能,是一篇有指导意义的文章。若是可以增加关键功能的实现技术和效果评估就更加好了。
先说结论,不一定。虽然说,容器化为大模型训练或者AIOPS的使用,提供了强大的伸缩性,例如在所有的节点上可以一致性部署,保障在各个节点上的运行结果一致性。此外容器化技术也将应用和环境隔离开来,使得应用可以在任何支持容...
个人认为这个要分几个方面看,容器化并不是在等量资源条件下可以提升性能。它实现的是降本增效,实现快速部署和易于扩展。将虚拟机底层化。在更少的硬件基础下运行更多的程序。容器化后,若瓶颈在于存储,那么就需要提高容器...
如何加强容器的安全防护措施,确保数据的安全性和隐私性?针对这块我谈谈我的一些看法希望能给你带来参考:除去正常数据安全和隐私性的额保护措施,单说容器的:减少配置不当,例如:开启特权模式(privileged)、挂载Docker Socket逃...
个人认为容器化无法解决海量数据直接的快速传输,采用容器化部署,一般都是使用容器外存储。这样和直接在虚拟机上从存储读取数据基本就一致了。还是看IO和网络的速度。...
个人理解hdfs在容器外,和原来一样,只是原来是直接访问,现在是容器化后挂载存储卷
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