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大模型应用：大模型的词元化处理详解：BPE、WordPiece、Unigram.11
引言 词元化（Tokenization）是大模型预处理的核心步骤，将连续文本切分为模型可理解的最小语义单元（Token），这些词元可以是单词、子词或字符。 11. 对新文本进行分词（使用最长匹配策略）。注意：在WordPiece中，通常使用一个语言模型来评估合并后的似然变化，但这里我们使用对数似然增益的公式作为合并标准。6. 生成候选Token（例如所有单字、双字、多字组合，或者通过其他方式生成一个大词表）3. 构建初始大词表4. 训练Unigram语言模型（即计算每个词元的概率）5. 删除困惑度上升最小的词元（即对模型影响最小的词元）8. 更新词表，并重新计算每个词元的概率（重新训练语言模型）9. 重复步骤5-8直到词表大小达标10. 生成最终词表11. 六、总结 词元化是大模型理解文本的基础预处理步骤，核心是将中文文本切分为有语义的最小单元（Token）。
58233编辑于 2026-02-08 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day11：SAM2应用
同样的，在航拍应用、无人驾驶、工程实施等应用，简单的物体识别就显得过于粗糙，实用价值非常有限。 见面文章中提到Google研究院所提出的ViT（Vision Transofmers）技术，将机器视觉与大语言模型结合成多模态的应用，为机器视觉领域开创新的纪元，于是在这个基础之上又发展出许多新的技术， 现在我们就要在NVIDIA Jetson Orin上创建执行SAM2的应用环境。 该模型首先将图像转换为图像嵌入，从而允许从提示中高效地生成高质量的掩模。为模型提供了一个简单的接口用于提示模型，允许用户首先使用set_image方法设置图像，该方法计算必要的图像嵌入。 在帧上添加点击（或框）以获取和细化掩码（时空掩码） 在整个视频中传播点击（或框）以获得掩码 同时分割和跟踪多个目标 現在就可以開始好好跟隨每個ipynb裏面所提供的指示，開始輕鬆學習SAM2有趣並且強大的功能
91710编辑于 2024-11-08 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(11)-Document Loader文件加载器机制
loader机制让大模型具备实时学习的能力：0 Loader机制案例环境准备：import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-javaedge"os.environ markdown准备一个 md 文件：# 我是一个markdown加载示例- 第一项目- 第二个项目- 第三个项目## 第一个项目编程严选网，最厉害专业的AI研究基地## 第二个项目AIGC打造未来AI应用天地 loader.load()2 加载cvsProject,DES,Price,People,LocationAI GC培训,培训课程,500,100,北京AI工程师认证,微软AI认证,6000,200,西安AI应用大会 ,AI应用创新大会,200门票,300,深圳AI 应用咨询服务,AI与场景结合,1000/小时,50,香港AI项目可研,可行性报告,20000,60,上海#使用 CSVLoader 来加载 csv 文件
49400编辑于 2024-08-16 - 来自专栏xiaosen
LangChain大模型应用开发
LangChain作为一个新兴的框架，旨在简化大模型应用的开发过程。它提供了一套工具和接口，帮助开发者将大模型无缝集成到各种应用场景中。 prompt) print(response.content) 这时我们的langSmith后台： 构建语义搜索引擎 我们使用LangChain的文档加载器、嵌入、向量库来从其他来源检索数据，与大模型工作集成 ，这对于获取数据作为模型推理的一部分进行推理的应用程序非常重要，例如检索增强生成或RAG。 1️⃣根据与字符串查询的相似性返回文档： # 接受一个文本字符串作为输入，并返回与该文本最相似的向量 results = vector_store.similarity_search( "大模型的发展和繁荣既是当前 ("大模型的发展是顶峰") # 接受一个嵌入向量作为输入，并返回与该向量最相似的向量 results = vector_store.similarity_search_by_vector(embedding
57021编辑于 2024-12-04 大模型应用开发实战
模型下载 目前国内外的通用大模型可以用密密麻麻来形容，gitee上面已经收录了1万多个了：https://ai.gitee.com/models 。 Net有WebAPI + IIS，java有spring boot+tomcat，大模型有FastAPI+Uvicorn：FastAPI 用于构建应用的业务逻辑，Uvicorn 是运行这些应用的服务器。 不得不吐槽下，大模型也搞前后端分离这套！. 怎么着也得个应用程序APP之类，再不济也得有个Web吧！好吧，安排！为了搞大模型的人能安心研究模型，不用花精力在界面上。 最后 经过无数的蹂躏，我开发了个小应用【i歌词】，无任何条件免费提供全部源码。它基于chatglm4-9b大模型，从部署到训练，通用对话功能，核心根据歌名查歌词并创作歌词！
1.2K36编辑于 2024-09-01- 来自专栏深度学习与python
LangChain：简化大模型应用
作者 | Guy Nesher 译者 | 平川 策划 | Tina LangChain 框架提供了常见用例的抽象，简化了大型语言模型（LLM）（如 OpenAI GPT4 或 Google PaLM）的应用。 通常，比较复杂的应用程序会使用多个组件来生成所需的结果。 我们将用 SimpleSequentialChain 做个演示，它会按顺序运行多个提示。 今日好文推荐 爱奇艺VR公司业务停滞，员工或被欠薪；阿里云开源通义千问 70 亿参数模型，免费可商用；华为正式发布鸿蒙 4，接入大模型｜Q资讯 年薪超 600 万，比技术总监还高：电影行业 AI 产品经理的崛起 大模型竞争突然升级！亚马逊 CEO 亲自监督、组建新的核心技术团队，集中优势资源打造“最具野心”的大语言模型
43230编辑于 2023-09-08 - 来自专栏xiaosen
大模型应用框架-LangChain
LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。 LLMs: 大语言模型接收文本字符作为输入，返回的也是文本字符. 聊天模型: 基于LLMs, 不同的是它接收聊天消(一种特定格式的数据)作为输入，返回的也是聊天消息. 2.1.1 LLMs (大语言模型) LLMs使用场景最多，常用大模型的下载库：https://huggingface.co/models： 接下来我们以「文心一言」模型为例, 使用该类模型的组件： 第一步 第二步：借助百度智能云–千帆大模型平台：申请API Key 以及Secret Key 想请见附件手册 第三部：代码实现 import os from langchain.llms import 因为大模型虽然非常强大，但是也具备一定的局限性，比如不能回答实时信息、处理数学逻辑问题仍然非常的初级等等。因此，可以借助第三方工具来辅助大模型的应用。
1.1K10编辑于 2024-06-04 - 来自专栏后台技术汇
大模型应用之（4）：Langchain架构与大模型接入
背景 LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（Large Language Model，LLM）驱动的应用程序的框架。 旨在简化使用大型语言模型的应用程序。 Langchain架构 LangChain工具 组件：大模型包装器、聊天模型包装器、数据增强工具和接口链： 提供了标准接口，和数据平台和实际应用工具紧密集成 LangChain六大模块 模块 核心作用 v=9qq6HTr7Ocw 小结： 各模块采用松耦合设计，可通过标准化接口组合使用 实际应用中通常以链为核心组织工作流（如检索QA链=数据增强+模型I/O+记忆） 回调系统提供贯穿所有模块的可观测性能力 Agent作为高级模块，可调用其他所有模块功能 大模型接入 接入示例 云服务和私有化大模型优劣对比 维度 开发成本 算力成本 运维成本 数据安全 云厂商大模型 较低，开箱即用 算力资源充足，大模型性能好 &吞吐量较高 较低，提供云平台监控 安全性低 私有化大模型 较高，自建大模型网关、服务鉴权、可用性等 算力硬件投入成本高，大模型性能较差低&吞吐量较低 较高，需要专业运维团队介入 安全性高，保密性强
70810编辑于 2025-08-04 - 来自专栏澜舟科技 NLP
大模型落地实践：同花顺大模型技术应用及优化
文内从业务角度介绍了大模型技术在同花顺业务上的应用以及未来探索的方向。众所周知，大模型参数量大，通用能力强，综合性能好。 这个问句量和用户量在问答系统中应该算非常大的。图片问财对话系统在大模型的应用上有几个难点。首先，它偏重金融业务知识，并且对于时效性要求很高。 这里特别说明一下“时效性”的问题。 确实在我们的业务模型里，规则占比非常大，也是因为涉及用户财产问题，技术上会比较保守。下面具体介绍问答系统里大模型应用的经验和取得的成果。 大模型的参数增加会带来效果的提升，但是在实际应用的经济角度考虑，宁可损失一些效果，尽量减少对资源的占用，所以我们投入了很大的精力做“模型轻量化”工作。 总结大模型技术在同花顺业务中的应用基本都有比较好的通用性，并且带来了比较好的性能提升，我们也希望在医疗、法律、教育等领域的子公司业务中推广，同时和澜舟科技以及学术界的老师们合作，把大模型用得更好，谢谢大家
3K20编辑于 2022-08-11 基于大语言模型的应用
在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。 NLP中的文本生成任务通常需要使用大规模预训练模型进行训练，例如 BERT、GPT-2等。在预训练阶段，这些模型将使用大量语料库对其进行训练。 悦数图数据库凭借其前沿的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，显著提升了模型的回答准确度，为企业级应用提供了强大的支持。 通过引入悦数图数据库，企业能够以更低的费用成本和更短的时间成本，实现大模型落地应用。这不仅优化了企业的运营效率，还提高了决策的准确性，为企业在激烈的市场竞争中赢得了宝贵的时间和资源。 未来，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，悦数图数据库将继续为大语言模型领域注入新的活力，推动企业级应用走向更加智能、有效的新时代。
43010编辑于 2024-04-30图解大模型与实战应用
而如果你想真正理解这些改变背后的技术逻辑，亲手构建属于自己的 LLM 应用，那么这本 《图解大模型》 将是一本不可错过的实战之书。 大模型在搜索引擎中的应用 第 8 章还探讨了语义搜索在 Google、Bing 等搜索引擎中的应用，讲解了 reranking（重排序）优化搜索结果的工程机制，内容很硬核。 图片 微调后的 BERT 模型能够识别人名和地点等命名实体 10. 模型训练与微调 这一部分是我最期待的内容之一——将大模型（LLM）适配到特定的应用场景，展现了它们的灵活性和广泛的适用性。 第 11 章则超越了传统的分类任务微调范畴，深入探讨了如何根据算力资源有选择性地微调模型的部分层级。 图片 专门用于特定任务的适配器可以被替换到相同的架构中，前提是它们共享原始模型架构和权重---- 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现，覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条
18110编辑于 2026-03-13- 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用的能力分级
对大模型应用的能力分级就像给学生打分一样，能让我们更清楚它的本事有多大。能力分级能帮我们设定目标，知道AI现在能干什么，未来还要学什么。 大模型的应用主要有两种常见模式：RAG 和 Agent。选哪种 RAG 架构，得看具体要解决什么问题，确保它适合任务需求。 关于RAG 的更多资料，可以参考《大模型系列——解读RAG》、《RAG的10篇论文-2024Q1》、《Chunking：基于大模型RAG系统中的文档分块》、《解读GraphRAG》和《在大模型RAG系统中应用知识图谱 》、《基于大模型（LLM）的Agent 应用开发》和《当你问代理机制的时候？ 小结 将大模型应用的能力进行分级，不仅有助于推动技术发展，还能更好地匹配实际应用场景，同时也让公众更容易理解其价值。
1.8K20编辑于 2025-03-31 - 来自专栏AI技术应用
AI教育大模型及其应用
人工智能在教育领域的应用日益深入，涌现出许多AI教育大模型，它们致力于提升教学效率、优化学习体验、推动教育公平。 以下是一些国内外知名的AI教育大模型及其应用：国内AI教育大模型：科大讯飞星火语伴： 基于科大讯飞星火认知大模型，主要应用于语言学习领域。 好未来MathGPT： 好未来（学而思）自研的数学学习大模型，专注于数学学科的学习。网易有道子曰教育大模型： 国内首个教育大模型，已率先推出六大应用，并在词典笔等学习硬件上实现全科辅导。 天工大模型（昆仑万维）： 国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，也是AI搜索引擎和对话式AI助手。EmoGPT（华东师范大学）： 自研大模型，主要应用于心理疏导。 国外AI教育大模型：Khanmigo（可汗学院）： 基于ChatGPT-4，应用于多学科学习，为学生提供个性化问答和深度思考支持。
94110编辑于 2025-06-19 - 来自专栏muller的测试分享
大语言模型应用框架介绍
大语言模型应用框架针对上述限制，直接调用大语言模型似乎并不是最佳选择，因此出现了基于大语言模型的应用框架，旨在解决这些问题。 大语言模型的应用框架通常指的是使用已有的大模型进行各种自然语言处理任务时所采用的软件架构或工具集，这些应用框架提供了一种便捷的方式，使得开发者能够利用大语言模型的强大能力解决特定的问题。 开放文档 丰富的示例代码和教程可能存在不完善或难以理解的情况社区活跃 活跃的社区支持和交流社区活跃度较低 更新维护频率持续的更新和改进 更新维护频率不稳定 目前有多种大语言模型的应用框架 包括 LangChain 的设计理念，兼具易用性（LCEL）与很强的拓展性，都成为学习大语言模型应用框架的首选如何学习大语言模型应用框架学习大语言模型应用框架应当循序渐进，所以本课程主要分为 5 个模块 总结了解什么是大语言模型应用框架。了解大语言模型应用框架的应用场景。了解常见的大语言模型应用框架。了解大语言模型的学习路线。
50710编辑于 2024-09-04 - 来自专栏AI
AI语音大模型的应用
AI语音大模型的应用已渗透到日常生活、行业服务及社会发展的多个领域，凭借“自然交互、智能理解、多场景适配”的核心优势，重构了人机交互方式并推动效率革新。以下从典型场景出发，梳理其核心应用价值。 这类应用显著提升了弱势群体的数字生活参与度。2. 公共服务政府与公共机构利用语音大模型优化服务体验：政务热线通过语音交互快速解答政策咨询（如“异地就医如何备案？”） 四、技术融合趋势：从单一功能到生态协同当前，AI语音大模型正与视觉（图像识别）、触觉（传感器数据）等多模态技术融合，进一步拓展应用边界。 未来，随着声纹识别（身份验证）、情感计算（情绪感知）等技术的成熟，语音大模型将更懂“人”的需求，成为连接物理世界与数字世界的核心入口。 总结AI语音大模型的应用本质是通过“自然语言交互”降低技术使用门槛，同时以强大的智能理解能力解决实际问题。
69011编辑于 2025-09-29 - 来自专栏AIGC新知
应用洞察 | 从大模型数据，看大模型的前瞻应用场景在哪里？
对比海外AI独角兽Anthropic旗下claude和国内字节旗下的豆包大模型使用数据，可以找出相关规律。 从上面这张图，可以看到，不同语言的人，对AI应用的方面也大相径庭。 豆包家族模型 继大语言模型之后，字节将视觉理解模型价格降低，视觉理解模型也迎来“厘时代”。 更低的价格，仍有合理的毛利，对于用户来说，不仅仅实惠，而且更加好用，真正的普惠于民。 C端，豆包模型表现特别优异，模型token使用量暴增。 截至12月中旬，豆包通用模型的日均tokens使用量已超过4万亿，较七个月前首次发布时增长了33倍之多。 这些数据，力证豆包大模型能力之强。 B端，豆包已经与国内汽车、手机、PC终端厂商进行合作，已经覆盖了3亿设备，这些智能终端的大模型调用量半年时间增长100倍！！
60710编辑于 2024-12-24 - 来自专栏网络安全观
一文读懂11大密码应用模式
IT从业者经常会遇到这样的情况，甲方每个IT项目需求多变不同，但类似的密码应用场景会反复重现。因此，借鉴设计模式的思路，把密码应用设计提炼成“密码应用模式”，能够方便所有人在相同问题域直接引用。 提供关联到相关框架和标准的密码算法和协议目录，能够为为甲方、密评单位、密码厂商、监管机构、软件开发商提供一套密码应用标准术语，易于理解并提高交流效率。 炼石总结并在不断完善11种密码应用模式，下面将分别对各应用模式的威胁分析、解法与案例做摘录介绍，由于篇幅限制，各场景详细案例实践可以联系小编获取，欢迎各位业界同仁共同完善。 炼石是一家专注于应用安全与数据安全的高新技术公司，为用户提供创新应用安全与数据安全产品与解决方案，致力于将数据安全适配进业务流程，构建应用安全生态，保障企业业务发展。 炼石作为国内首家基于CASB（云访问安全代理）模式的企业应用与数据安全产品提供商，能够在不改造应用系统的情况下，把数据安全乃至业务安全机制嵌入企业应用及业务流程，让应用系统获得近乎内建的安全能力，从源头应对安全风险
46220发布于 2021-02-26 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：多卡集群跑满14B模型：大模型推理算力应用实践.66
一、项目需求我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型，支撑日均 10 万次用户对话推理请求，核心痛点：单卡算力利用率仅 60%，请求峰值时出现卡顿；显存溢出导致约 算力核心概念TFLOPS/PFLOPS：算力基础单位：1 TFLOPS=10¹² 次 / 秒浮点运算，1 PFLOPS=1000 TFLOPS；大模型推理算力需求 = 模型参数量 ×Token 数 × 请求分配与推理： 将调整后的批大小应用到GPU批池执行批推理计算更新GPU利用率指标6. 是真真正正能落地的企业级大模型推理算力优化方案！ 整套流程把监控、部署、调度全流程都做了工程化封装，拿来就可以调整应用，不用自己从头造轮子。
20932编辑于 2026-04-04 - 来自专栏后台技术汇
大模型应用之：MCP最佳实践
同样，在 MCP 之前，开发人员必须为每种 AI 应用程序和数据源的组合创建自定义集成。 开发案例 案例1：开源天气MCP，让大模型学会自己搜索最新天气预告 本质就是套壳了一个天气网站API（参考：天气网站），然后作为一个外置能力，提供给大模型调用。 file_system_mcp_server：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem） 总结 1、大模型是怎么自动完成复杂任务 大模型集成各类工具，结合自身思考和推理，一边拆解任务，一边按需调用工具。 2、大模型如何集成工具？ MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol），是一种开源协议，大模型可以通过它和各类数据库、文件系统、开发工具、Web 和浏览器自动化进行协作。
1.1K21编辑于 2025-07-24 - 来自专栏喔家ArchiSelf
双手沾泥，大模型应用并不神秘
面向大模型的应用开发也是一样的，理解大模型的基本原理，实际动手实践，在具体应用中对大模型进行微调，同样是一个循环迭代的过程。 双手沾泥，探索大模型应用的世界，将为我们揭示更多的乐趣。 1. 3.尝试应用 开发基于大模型的应用，核心是将大模型与其提供的API结合起来，需要注意的是，应用要与模型解耦，绑定会带来紧耦合，不利于系统扩展。 《大模型应用开发极简入门》一书中给了一些不错的练手项目，都可以动手尝试。 4. 大模型应用框架的使用 站在巨人的肩膀上， 从零构建一个成熟且复杂的大模型应用并不是一件轻松的事。 小结 当然，通过一本书实现大模型应用开发入门是可能的， 但和传统软件开发一样，如果要掌握大模型应用的开发技能， 实践仍然是不二的法门。 双手沾泥，大模型应用并不神秘。选择一个熟悉的任务，让我们开始构建相应的大模型应用吧。
45910编辑于 2024-03-22
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