LLM是“Large Language Model”（大语言模型）的简称。大语言模型是指通过大量文本数据训练的人工智能模型，能够理解和生成自然语言文本。这类模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数，能够在各种语言处理任务中表现出色，如翻译、文本生成、问答系统等。
在本系列关于大语言模型性能与加速的两篇博客的首篇中，我们将介绍关键性能指标：首次生成Token时间（TTFT）与Token间延迟（ITL）。
为什么单纯堆砌文本数据，无法涌现出真正的智能？
尽管两者在基本原理上类似，但在架构、功能、成本及应用场景方面存在显著差异。了解这些差异对于企业和个人在选择适合的模型时具有重要意义。
了解NLP与LLM的关系，对于任何希望深入探索人工智能与语言技术的人而言，都是基础且必要的第一步。
本文介绍KG-LLM-Bench，这是一个可扩展的基准测试集，涵盖了五种知识图谱理解任务，用于分析 LLMs 如何处理上下文中的知识图谱。
掌握这20个核心概念，它们是AI智能体的基础，涵盖了从感知环境、自主决策到学习进化的关键逻辑，是认识AI智能体的入门钥匙。
这项技术正在引发巨大的热潮，是突破AI功能极限、深入改变企业运营与竞争方式的新一代AI解决方案。
本文所展示的实验验证了自压缩方法能够成功缩减 Transformer 模型，且不会损害其预测质量。
本文将深入探讨 LLM 应用落地过程中的安全风险，为企业在采用这一强大技术时提供重要的安全指南。
大型语言模型借助新协议（如MCP、A2A）获得强大自主能力，深入企业核心业务流程，然而，其过度自主性（功能冗余、权限过大、模型黑箱、训练偏差） 已构成严峻安全威胁。