开源模型击败GPT-4，小模型更流行
例如，使用LLM对大量被盗数据进行排序，找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
活力28的走红，在于用一种恰到好处、生动形象的方式完美承接了网友对部分品牌的不满，以及对国货品牌的美好祝愿。
但实际上，这场地震2004年才发生，所以可以说，预测失败了。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。