在线研讨会 | 基于 LLM 构建中文场景检索式对话机器人：Llama2 + NeMo

Llama2 的出现掀起了开源大模型的热潮，相比于前身 Llama1，Llama2 的训练数据多了 40%，经过了 2 万亿个标记的训练，上下文长度也翻倍，token 从 2,048 增加到 4,096，并对算法细节进行了优化，加速了推理速度，让 Llama2 的性能有了很大的提升，能够和 ChatGPT 相媲美。

Llama2 大模型旨在处理广泛的语言任务，包括文本生成、机器翻译、问题回答、代码生成等等。该模型经过大规模的训练，能够理解并生成文本，为各种应用提供强大的自然语言处理能力。它的多语言能力和通用性也使其成为处理中文场景任务的理想选择之一。

NVIDIA NeMo Toolkit是一个用于构建先进的对话式 AI 模型的工具包，它内置集成了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和语音合成 (TTS) 的模型及方法，方便调用先进的预训练模型快速完成对话式 AI 中各类子任务。

本次在线研讨会主要面向对人工智能感兴趣的开发者，讲解如何结合使用 NeMo 与 Llama2 大模型，快速构建中文场景下的检索式对话机器人。

通过本次在线研讨会您可以了解到：

• Llama2大语言模型介绍；
• Llamaindex工具库的使用；
• NVIDIA NeMo Toolkit 介绍；
• 代码实践：NeMo 结合 Llama2 构建中文检索式对话机器人。

- 时间-

2023/10/17 20:00-21:30

-本期技术专家-

李奕澎（Yipeng）

NVIDIA 企业开发者社区经理

拥有多年数据分析建模、人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、语音合成等对话式 AI 技术领域有丰富的实战经验与见解。曾开发法律、金融、保险文档中基于实体抽取的智能问答系统，曾开发基于 NLP 知识抽取，KG 知识图谱的建立的科研文档智能检索系统。

- 参与方式-

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原文标题：在线研讨会 | 基于 LLM 构建中文场景检索式对话机器人：Llama2 + NeMo

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