What is an LLM (Large Language Model)?

what-is-an-llm-large-language-model (büyük resim için tıklayın)

What is an LLM (Large Language Model)?

An LLM, or Large Language Model, is an artificial intelligence model trained on extensive textual data to understand and generate human-like language. These models play a crucial role in natural language processing (NLP) and have diverse applications.

Key Features of LLMs

  • Extensive Training Data: LLMs are trained on vast amounts of text from books, articles, websites, and other textual sources.
  • Language Comprehension and Generation: They can interpret text, answer questions, generate summaries, and produce creative content.
  • Multilingual Support: Many LLMs can understand and translate multiple languages, making them ideal for global applications.
  • Continuous Learning: LLMs can be updated with new data, ensuring the information they provide remains current.

Applications of LLMs

  • Content Generation: Automating the creation of blog posts, news articles, and product descriptions.
  • Translation: Facilitating text translation between languages, aiding in overcoming language barriers.
  • Question-Answering Systems: Developing systems that provide quick and accurate responses to user inquiries.
  • Summarization: Creating concise summaries of lengthy texts, allowing for rapid information consumption.

In conclusion, LLMs are powerful tools in the field of artificial intelligence, enabling machines to interact with human language in a meaningful way. Their versatility and capability to understand and generate text have revolutionized various applications across industries.

*Created with chatgpt and playgroundAI

omurs

Ö S, 30 Ağustos 2018 Perşembe 15:30 tarihinde kayıt oldu

Etiketler

Beğeni


Yıllara Göre Gönderiler








LombokLoglamaB2C (Business-to-Consumer)B2B (Business-to-Business)İçerik Yönetim Sistemi - CMS (Content Management System)Pagination (Sayfalama)Sanal Özel Ağ - VPN (Virtual Private Network)Cronjob (Zamanlanmış Görevler)Printer-YazıcıJava'daki İlkel Veri Tipleri ve Alabilecekleri DeğerlerBit & Byte ve Hafıza Boyutlarındaki Ölçüm BirimleriSanallaştırma (Virtualization)DNS KayıtlarıE-Fatura ve E-ArşivYazılım Lisans TürleriAudit (Denetim) Açık Kaynak (Open Source)Monitoring (İzleme)Sitemap & Robots.txtKilometretaşı (Milestone)BSMV (Banka ve Sigorta Muameleleri Vergisi)KKDF (Kaynak Kullanımı Destekleme Fonu)Siber Pazartesi (Cyber Monday)Black Friday (Kara Cuma)Hotlink.htaccessCryptoLockerMalwareTrojanWormDependency (Yazılım Geliştirme Sürecinde Paket Bağımlılığı)Configuration (Yazılım Geliştirme Sürecinde Yapılandırma)Yahoo ve Yahoo'nun Başarısızlık NedenleriArchiving (Yazılım Geliştirme Sürecinde Arşivleme)Görsel Dosya Türleri (Image Types)ReleaseVersioning & Tagging (Versiyonlama ve Etiketleme)BuildJob (Yazılım Geliştirme Sürecinde Görevler)SonarQubeCDATA (Character Data)Alan Adı Uzantıları (Domain Name Extensions)Regresyon Kara Kutu (Black-Box) TestBeyaz Kutu (White-box) TestGri Kutu (Grey-box) TestYazılım Geliştirme Sürecindeki Temel Test TürleriKod gözden geçirme (Code Review)Birim Testi (Unit Testing)Yazılım Sürecinde EntegrasyonJAR & WAREager & Lazy Fetch TypeMaskelemeKPI (Key Performance Indicator)KII (Key Impact Indicator)Projenin JAR Dosyasını Oluştur - JAR PathSunucu için Linux dağıtım SeçimiKonyteynerler (container technologies)Runtime & Compile Time (Çalışma ve Derleme Zamanı)@Anotasyonlar (@Annotations)