3.概率：关键点包括概率公理、条件概率、贝叶斯定理、随机变量和分布。例如，贝叶斯定理由P(A|B)=P(BIA)P(A)/P(B)给出，它帮助在发生B 的情况下更新 A 的概率。4.凸优化：关注目标函数为凸函数的问题。关键概念包括凸集、凸函数、梯度下降和拉格朗日乘数。梯度下降更新规则可以表示为 xn+1 =xn -avf（xn)...
Alignment Tuning 对齐微调是为了让LLM的输出更符合人类价值观和偏好(helpful, honest, and harmless)),减少虚假、不准确或者避免生成一些有害的信息。但这种对齐微调也会一定程度减弱模型的泛化程度,一般称这种现象为alignment tax。 人类反馈收集 RLHF Parameter-Efficient Model Adaptation Memory-Efficient Model Adaptati...
目前最主流的方法,就是将视觉、语音等等模态的数据,通过特定的方法如编码器和投影,和大模型的语义空间匹配,从而可以让大模型理解这些多模态。 扩展阅读:MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models、多模态大模型入门指南 4. 未来会是什么样子? 我们可以畅想一下,大模型未来无处不在,就像当年的...
nanoGPT：以GPT-2为Baseline，详细地介绍了LLM训练和推理的过程，代码简洁易懂，极适合入门实操。K神出品...
大语言模型(Large Language Model,LLM)入门学习路线包括了三个方面: 【1】大语言模型基础: 这涵盖了学习LLM所需的基本知识,包括数学、Python编程语言以及神经网络的原理。 【2】大语言模型前沿算法和框架: 在这一部分,重点是利用最新的技术构建LLM。这包括研究和应用先进的算法和模型架构,以提高模型的性能和效率。
LLM模型推理入门:术语解释、LLM推理基础知识(Transformer),当前主流的LLM比如OpenAI的GPT系列、Meta的Llama系列还有如OPT、BLOOM、Mistral等等,其核心是基于自注意
大语言模型(Large Language Models)是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型,旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于深度学习技术,能够捕捉语言的复杂性和多样性。 大语言模型在自然语言处理(NLP)领域中扮演着重要角色,广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。
想要入门大语言模型,当然要了解LLM的基本架构,并尝试亲手用代码实现它。 相信最近关注过LLM的人,都不会对“Transformer”这个词感到陌生。 论文Attention Is All You Need开创了属于Transformer的时代。 原始Transformer模型使用了6层堆叠。第l层的输出是第l+1层的输入,直到做出预测的最终层。
精通Python是入门大语言模型的基石,因此,我们从Python基础知识开始: # 导入必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 用于数据可视化 # 使用numpy进行数据处理 data = np.random.rand(100) print("数据的均值:", np.mean(data)) print("数据的标准差:", np.std(data)) # 使用matp...
大模型从入门到实战——LLM理解 1. 什么是大模型(LLM) 大语言模型(LLM,Large Language Model)是一种专门设计用于理解和生成自然语言的人工智能模型。这些模型通常包含数百亿甚至更多的参数,能够通过在海量文本数据上的训练,获得对语言深层次的理解。近年来,LLM 已成为人工智能研究的前沿,尤其在自然语言处理(NLP)...