qwen大模型应用

大模型应用：结构化思维：Schema在大模型信息抽取中的认知引导作用.14信息抽取的本质是将非结构化数据（文本、文档等）转化为结构化格式（表格、JSON、数据库等）的过程。传统方法依赖规则引擎或有监督学习，需人工设计特征和标注数据，适配性差。而大模型 + Schema的方案通过以下核心逻辑实现高效抽取：

大模型应用：本地大模型部署中的Token效率优化与性能分析.9在大模型应用日益普及的今天，对模型交互过程中Token消耗的深入理解和有效管理变得至关重要。Token作为大模型处理文本的基本单位，不仅直接关系到模型的响应速度和质量，更影响着计算资源的消耗和使用成本。今天我们基于本地部署的Qwen1.5-1.8B-Chat模型，通过构建完整的Token监控与分析系统，深入探讨了模型交互过程中的Token消耗模式、优化策略及实践应用。

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