大语言模型通常指的是具有大量参数的深度学习语言模型。这些模型基于深度神经网络架构，通过对大规模文本数据进行训练，能够学习并生成自然语言的文本。这类模型在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成就，如生成文本、文本理解、翻译等。
本期研讨会中，Imagination中国区产品总监郑魁为我们解读了中国在基础模型研发及其边缘部署方面取得的进展，重点分析关键趋势、技术突破以及未来展望。
详细介绍了关键相关概念，并深入探讨了当前方法在任务关键型和安全敏感应用中的局限性。
谷歌宣布其大语言模型（LLM）项目“Big Sleep”成功发现了一个SQLite数据库引擎中的内存安全漏洞，这是人工智能首次在真实软件中发现可利用的内存安全漏洞。
到2027年，中国的全部AI推理工作负载中，基于云的工作负载占比将从前的20%上升至80%。
LLM容易受到诸如人口偏见、社会刻板印象和LLM幻觉等问题的影响。
AI 大语言模型在自然语言处理方面展现出了强大的能力。
本文将深入探讨边缘LLM如何解决数据中心问题，并分析其应用场景和未来发展前景。
大语言模型作为具有广泛应用的变革工具而受到重视。
大型语言模型 (LLMs) 是先进的人工智能系统，经过大量文本数据集的训练，可以理解和生成类似人类的文本。
近日，OWASP发布了大语言模型网络安全与治理清单，填补了生成式人工智能安全治理的空白