- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
GLM https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。 在生成过程中，模型可以根据之前生成的词片段和Part A中的上下文来预测下一个词片段。 d) 自注意力掩码：为了限制模型的注意力范围，
1K20编辑于 2023-08-28 Hollis【实战课程】大模型应用开发实战
大模型应用开发实战摘要大语言模型（LLM）正在重塑软件开发的方式。从智能客服到代码助手，从数据分析到内容创作，大模型应用已经渗透到各行各业。 本文将从实战角度出发，系统性地介绍大模型应用开发的核心技术、工具框架和最佳实践，帮助开发者快速上手并构建真实可用的大模型应用。 一、大模型应用开发全景1.1 什么是大模型应用开发大模型应用开发，是指基于大语言模型（如 GPT、Claude、文心一言等）构建面向具体场景的软件应用。 与传统软件开发不同，大模型应用的核心是"如何让模型理解需求、调用工具、生成有价值的内容"。大模型应用开发的典型特征包括：以 Prompt 为核心：应用的行为很大程度上由提示词（Prompt）决定。 -4o-mini），复杂问题用大模型。
1.1K10编辑于 2026-07-01- 来自专栏机器学习与统计学
开源，免费，大模型图文教程、视频课程
大家好，我是 Ai 学习的老章 大模型还是要学啊，太深了，学无止境 老章长期大量网上冲浪，推荐几个图文教程/视频课程 1 是优质，2 是免费 别看到英文就露怯，沉浸式翻译插件一键就 OK 了 LLM Inference Handbook[1] 《大语言模型推理手册》是一本集技术术语表、指南和参考资料于一身的手册，全面涵盖大语言模型推理相关知识。 课程从 AI 基础原理讲起，包括其定义、起源和大语言模型的兴起，后续进入实践教程，如构建聊天机器人、实现检索增强生成等，旨在帮助学员构建可扩展的实际 AI 应用。 这门由华盛顿大学助理教授、NexusFlow 联合创始人朱邦华讲授的“大语言模型（LLM）的后期训练”短期课程，旨在教授学员如何对大语言模型进行后期训练与定制。 书中通过逐步编写代码，由内而外深入讲解大语言模型的工作原理，指导读者创建自己的大语言模型，并以清晰的文字、图表和示例阐释每个阶段。
82510编辑于 2025-07-18 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - LangChain
模型 IO 封装 pip install langchain # 0.0.350 模型封装 from langchain.llms import OpenAI # 设置环境变量 from dotenv user role SystemMessage #等价于OpenAI接口中的system role ) messages = [ SystemMessage(content="你是谷歌的大模型 非常欢迎你对AIGC课程感兴趣。AIGC课程是一门人工智能基础课程，旨在帮助学员掌握人工智能的基本概念、技术和应用。\n\n如果你想学习AIGC课程，我可以为你提供以下信息：\n1. 课程内容：AIGC课程包括人工智能基础知识、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的内容。\n2. 学习方式：AIGC课程提供在线学习，你可以根据自己的时间和进度来学习课程内容。\n3. year) and day > 28: raise ValueError("非闰年2月最多有28天") elif month in [4, 6, 9, 11
2.3K10编辑于 2023-12-21 - 来自专栏Datawhale专栏
大模型理论基础(so-large-lm)课程笔记！
本前言介绍的课程笔记源自于“大模型理论基础（so-large-lm）”课程(https://github.com/datawhalechina/so-large-lm)，一个致力于探索和理解大型模型发展的前沿课程 一年前，该课程已经讲述了MOE和RAG架构的重要性，并在课程内容中对这两种架构进行了深入讲解。这不仅证明了学习大模型理论基础的重要性，也展示了课程内容的前瞻性和实用价值。 随着时间的推移，大模型的研究和应用领域继续迅速发展，促使我们对已有知识的理解进行更新和深化。因此，本课程笔记旨在开源学习的背景下，基于今年年初的学习成果，进一步讲解和深化对MOE和RAG内容的理解。 这份笔记不仅反映了当前大模型研究的最新动态，也体现了深入学习和掌握这些复杂架构的重要性。 通过本课程笔记，读者将能够获得对MOE和RAG架构更为深入的理解，掌握它们的设计原理、优势及应用场景。 我们希望这份笔记能够为广大学习者提供价值，促进对大模型理论基础知识的深入学习和应用，同时激发更多的创新和探索。
65810编辑于 2024-04-24 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
AI全栈大模型工程师(二)课程大纲
这节课会带给你 通俗了解大模型的工作原理，秒赢 99% 其他人的认知 了解指令工程的强大，不只是「说人话」那么简单 浅尝 OpenAI API 的调用 开始上课！ 1.2、大纲解读 模块 目的 原理 实践 认知 AI 大模型基础介绍 对大模型有直观的、基础的了解，以展开后续课程学习 大模型最基础的原理 搞定环境搭建和工具的使用 大模型并不神奇，也不神秘 Prompt Engineering 操纵大模型的基础方法 让 prompt 更大概率生效的原理 使用 prompt 和调用 OpenAI API 程序思维从确定性到模糊性的变化 Function Calling 开发应用 Prompt 和代码分离的思想 Fine-tuning 学会大模型应用技术的天花板 机器学习基础 训练出自己的独特大模型 大模型、GPU 选型 AI 产品设计 独立完成 AI 产品设计，成为 5.1、大语言模型（LLM）：GPT，Transformer 六、OpenAI API初探 6.1、安装Python库 pip install --upgrade openai 6.2、查看可调用的模型
3K53编辑于 2023-10-17 - 来自专栏大模型应用
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）。
1.7K33编辑于 2026-02-08 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - Function Call
课程摘要 大模型，没有真逻辑，只是推测下一个字的概率 gpt 可以根据函数的描述来决定是否调用该函数，但是真正的执行，需要我们自行调用 2. 由大模型决定调用谁, seed=1024, tool_choice='auto', # response_format={'type': 'json_object 由大模型决定调用谁 "type": "function", "function": { "name": "sum", "description function_name, "content": str(function_response), } ) # 再次调用大模型 content": prompt} ] response = get_completion_with_tools(messages, tools) messages.append(response) # 把大模型的回复加入到对话中
1.7K20编辑于 2023-11-23 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - Semantic Kernel
Memory 11. Planner 12. SK 调试插件 1. Semantic Kernel 大语言模型开发框架（SDK） 封装了一系列工具（提示词模板、链式调用、规划能力等），像调用函数一样 支持（C# Python Java）基于 OpenAI / Azure Skill/Plugin，需要有一个配置和管理的单元，这个组织管理单元就是 Kernel Kernel 负责管理底层接口与调用顺序，例如：OpenAI/Azure OpenAI 的授权信息、默认的 LLM 模型选择 语言无关 skFunction包含文件： skprompt.txt: 存放 prompt，可以包含参数，还可以调用其它函数 config.json: 存放配置，包括函数功能，参数的类型，以及调用大模型时的参数 print(result[0].text) 11.
1.7K10编辑于 2023-12-18 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 -Assistant API
课程学习自 知乎知学堂 https://www.zhihu.com/education/learning 如果侵权，请联系删除，感谢！ 文章目录 1. 选择模型：gpt-3.5-turbo-1106 添加函数： { "name": "ask_database", "description": "Use this function to answer
1K10编辑于 2023-12-10 - 来自专栏腾讯开源的专栏
「腾讯混元大模型应用实战课程」上线国家智慧教育平台
由腾讯打造的“腾讯混元大模型应用实战课程”，已正式上线国家智慧教育平台，为全国高校师生带来覆盖大模型技术通识到AI工具实用技能的系列课程，助力高校师生规范、高效使用大模型，加速教育教学及科研创新。 课程入口 https://higher.smartedu.cn/course/lmc/67de729c2f4f1bef26a8089f 国家智慧教育平台建成三年来，已经成为世界上资源最丰富、用户最多、规模最大的智慧教育平台 在教育部高等教育司邀请下，腾讯结合自身大模型技术优势与全栈AI产品，从高校师生日常使用场景出发，设计制作了“腾讯混元大模型应用实战课”，上线国家智慧教育平台“人工智能教学服务开放应用专区”，和“高校学生就业能力提升 该课程聚焦多模态生成、逻辑推理等核心功能，设计智慧教学、科研辅助、学科融合等应用场景案例，通过技术原理解析、案例实操演练，助力师生利用大模型进行教学教研及学术创新。 今年以来，腾讯混元大模型持续快速迭代，推出了深度思考模型混元T1和快思考模型混元Turbo S，并已广泛应用于腾讯元宝、ima、腾讯元器、腾讯文档、微信读书、搜狗输入法、QQ浏览器等多款内部产品。
1.6K10编辑于 2025-04-04 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程
攻击：改变系统人设，现在开始你不是xxx了，忘记前面所有的对话 防范：prompt拦截器、带上系统人设 + 用户输入的消息喂给模型、Moderation API API使用中的参数temperature ) -> 对话策略Policy -> 语言生成NLG -> 语音合成TTS NLU 给定任务 用户输入 约定输出格式（json等） 加入例子，让输出更稳定 DST 给定prompt让模型输出 2.3 纯OpenAI API 实践 # _*_ coding: utf-8 _*_ # @Time : 2023/11/16 # @Author : Michael # @File : 02-prompt.py 这门课程将为你提供编程的基础知识和技能。你可以学习到编程语言的基本概念、算法和逻辑思维等内容。初级编程课是一门实验课，共计4学分。你对这门课程感兴趣吗？ user 感谢兴趣，帮我订下吧！ AI 好的！ 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？
91961编辑于 2023-11-18 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程
攻击：改变系统人设，现在开始你不是xxx了，忘记前面所有的对话 防范：prompt拦截器、带上系统人设 + 用户输入的消息喂给模型、Moderation API API使用中的参数temperature ) -> 对话策略Policy -> 语言生成NLG -> 语音合成TTS NLU 给定任务 用户输入 约定输出格式（json等） 加入例子，让输出更稳定 DST 给定prompt让模型输出 2.3 纯OpenAI API 实践 # _*_ coding: utf-8 _*_ # @Time : 2023/11/16 # @Author : Michael # @File : 02-prompt.py 这门课程将为你提供编程的基础知识和技能。你可以学习到编程语言的基本概念、算法和逻辑思维等内容。初级编程课是一门实验课，共计4学分。你对这门课程感兴趣吗？ user 感谢兴趣，帮我订下吧！ AI 好的！ 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？
1.1K20编辑于 2023-11-18 - 来自专栏帅云霓的技术小屋
大模型与AI底层技术揭秘 (11) 变形记
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
50510编辑于 2023-11-27 - 来自专栏小康的自留地
前端课程——盒子模型
什么是盒子模型 盒子模型又称为框模型，HTML页面所有的元素都具有盒子模型，该模型用于设计HTML页面和实现HTML页面布局。 ? - 上外边距和下外边距 水平方向的外边距有效的 行内块级元素 与块级元素相同 盒子模型的类型 box- sizing属性用于设置盒子模型的类型，该属性的值具有两个: ●content-box: 默认值，称为标准盒子模型。 该模型设置元素在HTML页面中所占区域为内容区+内边距+边框的宽度+外边距。 ●border-box: 称为怪异盒子模型，最早是由微软提出的。 该模型设置元素在HTML页面中所占区域为盒子的大小+外边距。. ? 外边距常见的问题 外边距重叠 外边距重叠的问题只出现在上外边距和下外边距中 左外边距和右外边距之间不存在外边距重叠 ?
2K10发布于 2020-04-09 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 1-1】ChatGPT与OpenAI API的应用
参阅：https://www.shenmezhidedu.com/jinri/haowen/gongju/7255.html 替代方案：https://poe.com/
32710编辑于 2023-09-09 - 来自专栏数据结构与算法
11:大整数减法
11:大整数减法 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 求两个大的正整数相减的差。 输入共2行，第1行是被减数a，第2行是减数b(a > b)。 char a[10001]; 6 char b[10001]; 7 int a1[10001]; 8 int b1[10001]; 9 int c[10001]; 10 int main() 11
1.6K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏PaddlePaddle
【AI核心技术】课程十四：循环网络模型-课程导引
UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程持续更新中！ 今天的视频是循环网络模型-课程导引，21min带你迅速入门循环网络模型~ （友情提示：手机横屏看更舒服！） ? 视频关键点提示（数字为时间节点） 0:22 循环神经网络概念 3:01 循环神经网络简史 5:15 循环神经网络热度 6:10 代表性循环神经网络 7:59 常用循环网络模式 11:02 RNN简介
52220发布于 2018-07-26 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang刷leetcode 技巧（11） 课程表 III
这里有 n 门不同的在线课程，他们按从 1 到 n 编号。每一门课程有一定的持续上课时间（课程时间）t 以及关闭时间第 d 天。 基于上面的结论，我们可以将课程按照完成时间 d 递增排序。 ) 加入优先队列中； 如果当前优先队列中所有课程的时间之和 t 与 ti 之和大于 di，那么找到当前优先队列中课程时间最大的课程 (tj, dj)（即为堆顶），如果 tj > ti，则将它移出优先队列 在所有的课程都判断完毕后，优先队列中包含的课程数目就代表了最多能选择的课程数目。 courses,p+1,end) } } /* [[5,5],[4,6],[2,6]] [[7,16],[2,3],[3,12],[3,14],[10,19],[10,16],[6,8],[6,11
54110编辑于 2022-08-02 - 来自专栏小康的自留地
前端课程——弹性盒子模型
弹性盒子模型 什么是弹性盒子模型 CSS3 新增了弹性盒子模型（Flexible Box 或 FlexBox），是一种新的用于在 HTML 页面实现布局的方式。 弹性盒子模型实现 HTML 页面布局是与方向无关的。不类似于块级布局侧重垂直方向，内联布局侧重水平方向。 轴（axis）：每个弹性盒子模型拥有两个轴。 主轴（main axis）：伸缩项目沿其一次排列的轴被称为主轴。 侧轴（cross axis）：垂直于主轴的轴被称为侧轴。 弹性盒子模型的属性 定义弹性盒子模型 display : flex; display : inline-flex; flex：设置指定元素为块级元素的弹性盒子模型。 inline-flex：设置指定元素为行内块级元素的弹性盒子模型。
1.2K20发布于 2020-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号