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LLM手册
作为LSE LLM学生，您面前有许多令人兴奋的前景和可能性。您会发现您的同学背景，国籍和传统的多样性是LSE研究生学习的最激动人心和鼓舞人心的方面之一。您的研究将开辟有关法律的新思维方式； LLM Socials将使您能够认识来自世界各地的同学；完整的法学院活动将使您能够从事教学课程之外的尖端研究。在法学院内的这些机会之上，您应该寻找举世闻名的LSE公共活动计划，LSE Life和LSE图书馆的讲习班以及LSE提供的整个校园内和校外机会。当然，离开探索令人难以置信的伦敦市本身的时间也很重要：离法学院只有几步之遥，您会找到科文特花园，大英博物馆，圣保罗大教堂，南岸和皇家法院。
建立国家法学硕士学位
1 国家法学硕士的用例与其他法学硕士相似，但反映了当地的语言、文化和法律，支持政府应用并确保数据主权 2 法学硕士中的参数是指模型中可调整权重的数量，这些权重决定了模型生成准确且与上下文相关的响应的能力。参数数量越多通常意味着更高的潜在性能和更大的复杂性，但也意味着计算要求和成本的增加。来源：FTI Delta
数据管理的LLM
机器学习技术已被证实可有效地优化数据管理系统，并在近年来进行了广泛的研究。但是，传统的小型ML模型通常很难概括为新场景，并且具有有限的上下文理解能力（例如，仅输入离散功能）。LLM的出现为这些挑战提供了有希望的解决方案。llms已接受了许多方案和任务的培训，并获得了人体竞争能力，例如背景和摘要，这可能对数据管理任务非常有益（例如，基于自然语言的数据分析）。在本教程中，我们介绍了如何利用LLM来优化数据管理系统并查看解决这些技术挑战的新技术，包括LLM的幻觉，与LLMS互动的高成本以及处理复杂任务的准确性较低。首先，我们讨论检索增强发电（RAG）技术以解决幻觉问题。第二，我们提出矢量数据库技术以改善延迟。第三，我们提出了通过生成多轮管道来处理复杂任务的LLM代理技术。我们还展示了一些可以通过LLM对LLM进行优化的真实世界数据管理方案，包括查询重写，数据库诊断和数据分析。最后，我们总结了一些开放的研究挑战。
使用生成ai -llm
Document type Policy Scope (applies to) Staff and students Applicability date 07/02/2024 Review / Expiry date 05/02/2025 Approved date 07/02/2024 Approver Chief Information Officer Document owner Associate Chief Information Officer (Cyber Security and Resilience) School / unit IT Services Document status Published Information classification Public EDI review/Equality impact assessment None Key terms Information governance and management/Information security Purpose To communicate the risks as目前理解的是维持大学信息和个人数据的机密性，完整性和可用性，以使用公开可用的Genai Tools
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
