大语言模型（Large Language Models，LLMs）是一类基于深度学习的自然语言处理模型，它们通过大量的文本数据进行训练，从而能够理解和生成自然语言。以下是关于大语言模型的详细介绍和代码示例：一、大语言模型的应用领域自动写作新闻稿生成：根据给定的主题或事件，自动生成详细的新闻稿。广告文案创作：根据产品特点和目标受众，自动生成吸引人的广告文案。对话系统智能客服：提供24/7的在线客服支
Token是LLM处理文本数据的基石，它们是将自然语言转换成机器可理解格式的关键步骤。标记化过程（Tokeniza
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2024-05-02 11:27:24
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然后是用于训练大模型的数据量大，大语言模型的训练数据是文本数据，以chatgpt举例，它的训练数据量为45T，很多人可能对
在人工智能（AI）的快速发展中，大型语言模型（LLMs）已经成为推动创新的基石，不仅改变了我们与技术的互动方式，更为各
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2024-06-05 12:24:00
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口习、面试题等，资料免费分享！
1. 发展历程语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。随后，研究人员不断尝试改进，其中在2003年，深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中，使用了更强大的神经网络模型，这相当于为
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2023-12-26 11:02:37
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简介：在 FastGPT 的 AI 对话模块中，有一个 AI 高级配置，里面包含了 AI 模型的参数配置，本文详细介
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2024-06-25 11:30:07
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大语言模型（LLM）入门指南：从定义到训练的核心要点 本文系统梳理了LLM的关键概念与训练流程：1）定义LLM为10亿+参数的预训练语言模型，具备涌现能力、上下文学习等特质；2）详解四大核心能力（涌现、上下文学习、指令遵循、逐步推理）及多语言支持等特点；3）解析三阶段训练流程（预训练→监督微调→强化学习），比较RLHF与DPO方案差异；4）指出LLM的局限性（幻觉问题）与发展方向（高效小模型、多模态应用）。通过技术图解与案例，帮助读者建立完整的LLM认知框架。
一、背景 近期研究了一下语言模型，同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程。二、使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍：http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行，./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练：bin/lmp
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2024-10-25 08:18:58
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一、前言 有很多人会很困惑，LLM大语言模型到底能做啥？除了聊天以外，还能给我们带来什么价值？ 首先要回答这个问题，我们先要了解transform能做啥？ 二、Transformer模型 2.1 起源与发展 2017 年 Google 在《Attention Is All You Need》中提出了 ...
在见识了ChatGPT的各种强大能力后，不少 NLP一线从业人员很自然地想到，以后开发者只要借助 ChatGPT，就可以做到现在大指南《ChatGPT原理与应用开发》来啦！
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2024-03-17 14:28:25
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大语言模型（LLM）评价指标小汇总（也许会更新）目录总之就是接了个小项目，这些天统计了一些LLM评价指标，不算很全面，很多方法的具体操作都不是很熟悉，参考论文也没找全，大家就凑合着看：1. 榜单、论文统计方法描述评估领域评估方法数据集C-EVAL[1]中文考试见数据集中的图Acc，毕竟是选择题见数据集中的图KoLA[2]世界知识，季度更新的榜单知识记忆、知识理解、知识应用、知识创造对比评估系统具体
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2024-04-29 11:44:36
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它是一种基于深度学习的人工智能模型，它从大量来自书籍、文章、网页和图像等来源的数据中学习，以发现语言模式和规则，如处理和生成自然语言文本。通常，大语言模型含数百亿（或更多）参数。
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2024-05-02 11:28:02
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本文展示了如何使用阿里云百炼平台的API通过openai模块和LangChain框架与大模型deepseek-r1进行对话及批量文本分类。
什么是大语言模型（LLM）？大语言模型就像是一个超级博学的图书管理员，他读遍了世界上所有的书籍、文章、网页，拥有海量的知识。当你向他提问时，他能根据自己的知识储备给你一个详细的回答。在计算机世界里，LLM（Large Language Model，大语言模型）就是这样一个"智能助手"。它通过深度学习技术，学会了理解和生成人类语言，可以回答问题、创作文章、写代码、进行逻辑推理等。为什么需要LangC
（Large Language Model，大语言模型）是一类基于海量文本数据训练的深度学习模型，核心任务是理解和生成自然语言。就像一个读书万卷的学生，他在写作文时不会逐字死记，而是根据上下文“预测”接下来该写什么，从而形成流畅连贯的表达。LLM（大语言模型）的本质是基于 Transformer 架构，通过预测下一个词来理解与生成语言。未来，LLM 的演进不仅影响着 AIGC 的发展方向，更是实现通用人工智能（AGI）的关键基石。anguage（语言）：专注于自然语言（人类的文字、符号、语音转写等）。
2017: 奠基之年 2017年12月 - Transformer (Google) 标志：论文《Attention Is All You Need》发表。意义：所有现代大语言模型的核心
2021年微软提出的 LORA，斯坦福提出的 Prefix-Tuning，谷歌提出的 Prompt Tuning，2022年清华提出的 P-tuning v2、2
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2024-04-11 14:48:11
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--传统编程，依靠程序员来总结规律，并通过编程方式固化认知，比如猫的眼睛多大、什么形状、瞳距多少等各种参数
LLM通常基于Transformer架构构建，这类模型依赖于自注意力机制。Transformer能够高效利用计算资源，使得训练更大规模的语言模型成为可能。例如，GPT-4包含数十亿个参数，在大规模数据集上训练，在其权重中有效编码了大量的世界知识。向量嵌入（vector embeddings）的概念对这些大语言模型的运行机制至关重要。它们是将词或短语表示为高维空间中的数学表示。这些嵌入捕获了词之间的
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2024-06-26 15:45:36
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