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大模型应用：大模型参数调优：结合本地模型对比多种组合探索差异.7
引言 在大模型的应用中，参数调优是连接模型潜力与实际效能的关键桥梁。与传统的软件参数不同，大模型的生成参数更像是一组精密的调控旋钮，它们不改变模型的基础知识，而是影响模型如何思考和表达。 理解这些参数的本质，不仅能够提升模型输出的质量，更是将大模型从玩具转变为工具的关键一步。 今天我们将从理论基础到实践应用，全面解析大模型的核心参数体系，详细的介绍大模型推理中常用的参数项，并通过本地模型示例展示参数调整对模型效能的影响。常见参数项：max_length：生成文本的最大长度。 Dict, Anyimport pandas as pdfrom modelscope import snapshot_downloadclass ModelParameterTester: """大模型参数测试器 分步调优流程图五、总结 大模型的参数调优本质上是在控制与释放之间寻找平衡的艺术。
70732编辑于 2026-02-04 - 来自专栏圆圆的算法笔记
如何将大模型应用到自己的业务中？7种大模型应用方式和代表论文总结
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。 1、Pretrain-Finetune 直接针对下游任务进行全量参数或者部分参数的finetune，在BERT时期是主要的大模型应用方式。 2、Prompt Prompt是GPT以来的一种大模型应用方式，基于生成式语言模型（Transformer Decoder），将下游任务通过prompt的形式转换成完形填空任务，让模型预测缺失部分的文本 Prompt方式完全不进行大模型finetune，只利用大模型内部的知识，让下游任务反向适配预训练任务。其缺陷在于效果非常依赖于人工定义的prompt。 7、Knowledge Distillition 从大模型中获取数据，用获取到的数据训练尺寸更小的模型，过程中结合思维链等技术，让模型生成更有价值更准确的训练数据。
4.6K30编辑于 2023-08-17 - 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！. ： （图7） 等等，这好像还是算不上客户端！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 - 来自专栏数据派THU
详解：7大经典回归模型
来源：csdn 深度学习爱好者本文约2900字，建议阅读5分钟本文给大家介绍机器学习建模中7大经典的回归分析模型。 什么是回归分析？ 4.它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。 5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。 7.如果因变量是多类的话，则称它为多元逻辑回归。 3. Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。 7. ElasticNet回归 ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。 除了这7个最常用的回归技术，你也可以看看其他模型，如Bayesian、Ecological和Robust回归。 如何正确选择回归模型？ 当你只知道一个或两个技术时，生活往往很简单。
1.7K41编辑于 2023-04-18 - 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 - 来自专栏华章科技
大数据7大最奇特应用
下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 此外，大数据同样可应用到人的身上，比如提供网站和应用来展示你的日常活动统计，比如你转了 多少个弯，垂直走过了多少路程等，你可以在社交网站上分享这些数据，或用它们与亲朋好友竞争。 5.大数据天气预报 从手机到交通地图，很多应用长期以来就需要数据支持。名为WeatherSignal的应用可以利用Android手机中的传感器，提供实时的天气数据。 7.大数据胸罩 True&Co网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问 题。 利用大数据的可能性是无穷无尽的，我们可能需要时间去寻找大数据的更多应用方式。你最近看到有趣或不同寻常的大数据项目吗? 来源：e行网
94410发布于 2018-08-13 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。 LangChain 框架实战 第 7 章系统介绍了 LangChain，这个目前很受欢迎的 LLM 应用开发框架。 图片 LangChain 作为全功能 LLM 应用框架，其模块化组件可通过链式架构构建复杂的 LLM 系统 7. 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。
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。 Clio 在分析 100 万个随机选择的对话后生成的摘要 教育领域是另一个重要的类别，超过 7% 的对话集中在教学和学习上。 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。 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 - 来自专栏网络技术联盟站
OSI模型第7层协议涉及的9大应用，你都了解吗？
第 7 层，即应用程序层，是用户的接口，提供处理应用程序通信部分的服务，它识别所需的通信接收者并确保接收者可用于传输会话，与应用层相关的协议包括： 1、文件传输协议 (FTP) 提供两台计算机之间经过身份验证的文件传输和对目录的访问 7、远程登录 (Rlogin) UNIX 中的一个命令，用于开始授权用户和网络上的远程主机之间的终端会话。 用户可以执行所有功能，就好像他或她实际上在远程主机上一样。
65040编辑于 2023-03-13 - 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
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. 分词器加载：加载对应的分词器，配置右填充和Pad Token设置7. 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。
20632编辑于 2026-04-04 - 来自专栏Redis原理与应用
Redis应用—7.大Value处理方案
步骤三：Canal会发送增量的大key数据消息到RocketMQ，RocketMQ的消费者系统会对增量的大key数据消息进⾏消费，消息中便会包含⼤key的详情信息。 ,24,1530,2.安装与配置环境(1)依赖环境(2)安装Python3 & pip3(3)安装rdb-tools(4)安装RocketMQ(5)安装Canal(6)rdbtools扫描RDB⽂件(7) canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2 ConsumerBeanConfig { //配置内容对象 @Autowired private RocketMQProperties rocketMQProperties; //Redis大key : list) { String msg = new String(messageExt.getBody()); // 解析binlog数据模型
50000编辑于 2025-03-07
腾讯云开发者
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