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对国内的大模型开发企业而言,语料库短缺问题比较严峻。因为当前大模型数据库以英文居多,中文语料占比较低。还有,图表、复杂公式等元素处理也是大模型语料处理中的“拦路虎”。在金融报表、行业报告等文档中,表格中的数据指标至关重要,但部分大模型并不能正确“理解”表格里行、列、单元格的意义,导致大模型对整个表格的识别结果产生误差,最终得出错误的结论。

基于此,在关注大模型“无所不能”时,也要关注大模型的短板。积极信号是,越来越多的大模型开发者开始关注“可信大模型”。有的开发出“大模型加速器”,帮助大模型理解图表等相对复杂的语料库,从源头为大模型训练与应用输送纯净“燃料”;也有的在大模型开发中引入对应的技术,尽量消除“AI幻觉”,助力大模型跑得更快更稳。

👡(撰稿:窦宜瑶)

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    • 瞿峰韦🎁LV5六年级
      2楼
      美专家谈特朗普遇袭:100%安保失误🦑
      2024/07/16   来自玉林
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    • ♇郝琦慧LV5大学四年级
      3楼
      有奇观没尊重,暑期档首爆,它合格吗?☞
      2024/07/16   来自赤峰
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    • 盛言炎📤LV6幼儿园
      4楼
      人民网三评“知网高收费”之一:频惹众怒,该重视⛟
      2024/07/16   来自大连
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    • 乔弘青LV6大学三年级
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      Q先生与X小姐故事2🙆
      2024/07/16   来自大理
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    • 甘爽泰⛬☈LV6大学三年级
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      人民网评:以开放促改革、促发展♬
      2024/07/16   来自博乐
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    • 宗博泽LV4大学四年级
      7楼
      推动责任落实 健全长效机制🔟
      2024/07/16   来自恩施
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