去哪里做網(wǎng)站比較好,wordpress下載主題模板,現(xiàn)在網(wǎng)站主怎么做淘寶客,wordpress 可視化 編輯什么是大語(yǔ)言模型#xff1f; 大語(yǔ)言模型#xff08;LLMs#xff09;是經(jīng)過(guò)大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)#xff0c;用于理解和生成類(lèi)似人類(lèi)的語(yǔ)言。 在訓(xùn)練過(guò)程中#xff0c;它們通過(guò)分析來(lái)自書(shū)籍、文章、網(wǎng)站和其他書(shū)面來(lái)源的數(shù)十億文本示例來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的模式、關(guān)系和結(jié)構(gòu)…什么是大語(yǔ)言模型大語(yǔ)言模型LLMs是經(jīng)過(guò)大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)用于理解和生成類(lèi)似人類(lèi)的語(yǔ)言。在訓(xùn)練過(guò)程中它們通過(guò)分析來(lái)自書(shū)籍、文章、網(wǎng)站和其他書(shū)面來(lái)源的數(shù)十億文本示例來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的模式、關(guān)系和結(jié)構(gòu)。這使它們能夠理解人類(lèi)語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義。當(dāng)今使用的一些流行LLM包括這些模型是專(zhuān)有的這意味著它們的內(nèi)部細(xì)節(jié)權(quán)重、參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練方法不公開(kāi)。最廣泛使用的開(kāi)源權(quán)重模型模型權(quán)重公開(kāi)可用包括什么驅(qū)動(dòng)著大語(yǔ)言模型Transformer架構(gòu)是當(dāng)今所有流行LLM的支柱。Transformer是通過(guò)Google在2017年的研究開(kāi)發(fā)的。它的優(yōu)勢(shì)在于與之前的方法不同它讓LLM能夠同時(shí)并行地理解和處理輸入文本中的所有單詞而不是一個(gè)接一個(gè)順序地處理。這是通過(guò)其稱(chēng)為自注意力的機(jī)制實(shí)現(xiàn)的該機(jī)制幫助確定每個(gè)單詞與文本序列中其他每個(gè)單詞的關(guān)系。什么是GPTGPT或生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer是最早和最廣為人知的LLM之一。GPT誕生于OpenAI的研究在Google引入Transformer架構(gòu)一年后即2018年。它的繼任者ChatGPT是當(dāng)今最受歡迎的LLM之一。GPT通過(guò)根據(jù)提示預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞/標(biāo)記來(lái)生成文本。這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為自回歸意味著每個(gè)單詞都是基于之前的單詞生成的。你會(huì)在描述GPT的圖像中看到它接受輸入嵌入和位置編碼作為輸入。這看起來(lái)有些奇怪因?yàn)閼?yīng)該是單詞/句子進(jìn)入GPT才能產(chǎn)生下一個(gè)單詞。事實(shí)是LLM不理解英語(yǔ)或任何其他人類(lèi)語(yǔ)言。任何英語(yǔ)單詞/句子都必須首先被分解成稱(chēng)為標(biāo)記的小片段這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為標(biāo)記化。在ChatGPT等LLM中這是使用稱(chēng)為字節(jié)對(duì)編碼的標(biāo)記化算法完成的。獲得的標(biāo)記然后被編碼成稱(chēng)為嵌入的數(shù)學(xué)形式。嵌入是高維向量表示捕獲不同單詞/句子之間的語(yǔ)義含義和關(guān)系。具有相似含義的單詞在更高維空間中具有更接近的嵌入。如下所示“Apple”的嵌入比“Pen”更接近“Orange”。我們之前討論過(guò)LLM中的Transformer架構(gòu)如何讓它們并行處理所有單詞/標(biāo)記。這可能會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題因?yàn)樵谙裼⒄Z(yǔ)這樣的語(yǔ)言中單詞的位置對(duì)于傳達(dá)含義很重要。這就是為什么使用位置編碼將句子中不同單詞/標(biāo)記的位置信息與這些單詞/標(biāo)記的輸入嵌入相結(jié)合?，F(xiàn)在我們已經(jīng)了解了LLM的內(nèi)部機(jī)制讓我們討論它們是如何訓(xùn)練的。訓(xùn)練LLM生成文本從零開(kāi)始訓(xùn)練文本生成LLM的第一步是預(yù)訓(xùn)練。在這個(gè)階段LLM通過(guò)處理大量未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)集來(lái)學(xué)習(xí)。在每一步中它都被給予上下文即之前的單詞/標(biāo)記并被要求預(yù)測(cè)接下來(lái)的單詞/標(biāo)記。這使它逐漸學(xué)習(xí)語(yǔ)法、事實(shí)和常識(shí)推理。一旦我們獲得了預(yù)訓(xùn)練的LLM就可以通過(guò)在特定于這些任務(wù)的標(biāo)記示例上訓(xùn)練它來(lái)適應(yīng)特定任務(wù)。這些任務(wù)可能包括模型回答問(wèn)題、總結(jié)文檔或更可靠地遵循指令。這一步稱(chēng)為監(jiān)督微調(diào)SFT。在SFT之后LLM可能會(huì)很好地執(zhí)行任務(wù)但其響應(yīng)可能仍然偏離人類(lèi)價(jià)值觀。例如如果你問(wèn)LLM“圣誕節(jié)是什么時(shí)候”它可能會(huì)回答“不是12月25日嗎”。盡管這個(gè)回答是正確的但你可能更喜歡聽(tīng)起來(lái)更有禮貌的回答比如“圣誕節(jié)在每年的12月25日慶祝?！边@是通過(guò)一種稱(chēng)為**人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF**的技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。RLHF通過(guò)使用人類(lèi)判斷數(shù)據(jù)集來(lái)指導(dǎo)哪些回答被認(rèn)為是更好的從而使LLM與人類(lèi)價(jià)值觀、偏好和期望保持一致。它是使現(xiàn)代LLM如ChatGPT實(shí)現(xiàn)高對(duì)話質(zhì)量和安全性的關(guān)鍵技術(shù)。如何從LLM獲得更好的響應(yīng)提示是一種流行的技術(shù)可以幫助你從LLM獲得響應(yīng)整個(gè)稱(chēng)為提示工程的領(lǐng)域已經(jīng)圍繞這種做法出現(xiàn)。兩種提示方法很流行除了這些還引入了許多專(zhuān)門(mén)的提示技術(shù)其中之一稱(chēng)為思維鏈CoT提示。當(dāng)遵循思維鏈CoT提示時(shí)LLM被指示在提供答案之前逐步推理。這提高了它在數(shù)學(xué)、邏輯和推理任務(wù)中的準(zhǔn)確性還有一種進(jìn)一步訓(xùn)練LLM的方法使它們內(nèi)化這種思維鏈方法。這有助于它們?cè)陧憫?yīng)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)更好地思考和推理。這是通過(guò)使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大量提示示例及其思維鏈響應(yīng)的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練LLM來(lái)實(shí)現(xiàn)的。產(chǎn)生的LLM被稱(chēng)為大型推理模型LRMs。這些模型在回答查詢之前會(huì)花時(shí)間思考。當(dāng)今使用的一些流行LRM包括現(xiàn)代LLM是多模態(tài)的LLM不僅僅是文本生成器它們能做的遠(yuǎn)不止這些。現(xiàn)代LLM是多模態(tài)的。這意味著它們可以處理來(lái)自不同模態(tài)音頻、圖像和視頻的數(shù)據(jù)作為輸入和輸出。普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型目前AI大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用 大模型作為其中的重要組成部分 正逐漸成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要引擎 。大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力 廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理 、計(jì)算機(jī)視覺(jué) 、 智能推薦等領(lǐng)域 為各行各業(yè)帶來(lái)了革命性的改變和機(jī)遇 。目前開(kāi)源人工智能大模型已應(yīng)用于醫(yī)療、政務(wù)、法律、汽車(chē)、娛樂(lè)、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、制造業(yè)、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)場(chǎng)景其中應(yīng)用于金融、企業(yè)服務(wù)、制造業(yè)和法律領(lǐng)域的大模型在本次調(diào)研中占比超過(guò)30%。隨著AI大模型技術(shù)的迅速發(fā)展相關(guān)崗位的需求也日益增加。大模型產(chǎn)業(yè)鏈催生了一批高薪新職業(yè)人工智能大潮已來(lái)不加入就可能被淘汰。如果你是技術(shù)人尤其是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者現(xiàn)在就開(kāi)始學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)真的是給你的人生一個(gè)重要建議最后只要你真心想學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)這份精心整理的學(xué)習(xí)資料我愿意無(wú)償分享給你但是想學(xué)技術(shù)去亂搞的人別來(lái)找我在當(dāng)前這個(gè)人工智能高速發(fā)展的時(shí)代AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)。我國(guó)對(duì)高水平AI人才的需求也日益增長(zhǎng)真正懂技術(shù)、能落地的人才依舊緊缺。我也希望通過(guò)這份資料能夠幫助更多有志于AI領(lǐng)域的朋友入門(mén)并深入學(xué)習(xí)。真誠(chéng)無(wú)償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會(huì)一個(gè)個(gè)給大家發(fā)大模型全套學(xué)習(xí)資料展示自我們與MoPaaS魔泊云合作以來(lái)我們不斷打磨課程體系與技術(shù)內(nèi)容在細(xì)節(jié)上精益求精同時(shí)在技術(shù)層面也新增了許多前沿且實(shí)用的內(nèi)容力求為大家?guī)?lái)更系統(tǒng)、更實(shí)戰(zhàn)、更落地的大模型學(xué)習(xí)體驗(yàn)。希望這份系統(tǒng)、實(shí)用的大模型學(xué)習(xí)路徑能夠幫助你從零入門(mén)進(jìn)階到實(shí)戰(zhàn)真正掌握AI時(shí)代的核心技能01教學(xué)內(nèi)容從零到精通完整閉環(huán)【基礎(chǔ)理論 →RAG開(kāi)發(fā) → Agent設(shè)計(jì) → 模型微調(diào)與私有化部署調(diào)→熱門(mén)技術(shù)】5大模塊內(nèi)容比傳統(tǒng)教材更貼近企業(yè)實(shí)戰(zhàn)大量真實(shí)項(xiàng)目案例帶你親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?02適學(xué)人群應(yīng)屆畢業(yè)生?無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場(chǎng)景計(jì)劃通過(guò)低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能突破瓶頸傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。vx掃描下方二維碼即可本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴(yán)禁商用03入門(mén)到進(jìn)階學(xué)習(xí)路線圖大模型學(xué)習(xí)路線圖整體分為5個(gè)大的階段04視頻和書(shū)籍PDF合集從0到掌握主流大模型技術(shù)視頻教程涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、RAG、LangChain、Agent開(kāi)發(fā)等實(shí)戰(zhàn)方向新手必備的大模型學(xué)習(xí)PDF書(shū)單來(lái)了全是硬核知識(shí)幫你少走彎路不吹牛真有用05行業(yè)報(bào)告白皮書(shū)合集收集70報(bào)告與白皮書(shū)了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)0690份面試題/經(jīng)驗(yàn)AI大模型崗位面試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)誰(shuí)學(xué)技術(shù)不是為了賺$呢找個(gè)好的崗位很重要07 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