什么是大语言模型 AI？
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内容提要
向量数据库将数据存储为高维向量，可进行快速准确的相似性搜索和检索。使用相似性度量计算两个向量在向量空间中的距离。结果通常是与查询向量具有最高相似性得分的向量的排序列表。
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关键要点
- 向量数据库将数据存储为高维向量，支持快速准确的相似性搜索和检索。
- 大语言模型（LLM）AI 能从大量数据中生成自然语言文本，执行分类、摘要、翻译等任务。
- LLM AI 的实例包括 GPT-3、BERT、XLNet 和 EleutherAI。
- ChatGPT 是基于 GPT-3 模型的 LLM AI 应用程序，专注于交互式聊天。
- OpenAI 和 Azure OpenAI 提供多种 GPT 模型，包括 Ada、Babbage、Curie 和 Davinci，参数和能力各异。
- GPT 模型使用 transformer 架构，包含编码器和解码器，利用注意力机制处理文本。
- LLM AI 模型通过参数数量进行比较，参数越多通常性能越好，但也需要更多计算资源。
- 提示是与 LLM AI 模型交互的输入，设计有效的提示被称为提示设计。
- 提示链接、提示调整和提示测试是优化提示的三种常见方法。
- 令牌是 LLM AI 处理语言的基本单位，令牌化是将文本拆分为更小单元的过程。
- 嵌入是令牌在高维向量空间中的表示，帮助模型理解语言的语义和句法关系。
- 向量数据库允许根据向量距离进行快速相似性搜索，支持多种数据类型的查询。
- 相似性搜索的结果是与查询向量具有最高相似性得分的向量的排序列表。
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