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【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。 这个图示说明了GLM预训练的过程，具体解释如下： a) 原始文本：给定一个原始文本，例如[x1, x2, x3, x4, x5, x6]。 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。 API 接入与基础使用2.1 主流大模型 API当前可接入的主流大模型 API 包括：国外模型：OpenAI GPT-4 / GPT-4o / GPT-4o-miniAnthropic Claude -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。 Post-training of LLMs[4] 在大语言模型能够遵循指令或回答问题前，需经历预训练与后期训练两个关键阶段。 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。
82510编辑于 2025-07-18 - 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
作为一个语言模型集成框架，LangChain 的用例与一般语言模型的用例有很大的重叠。 重叠范围包括文档分析和总结摘要, 代码分析和聊天机器人。 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 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 小结： - 研发&测试环境：为了方便部署和测试，使用云服务 - 大客户生产环境：安全审核严格，大多数采用自建大模型的方式 总结 LangChain 是什么？
1.3K10编辑于 2025-08-04 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | MINIGPT-4原理】
MINIGPT-4: ENHANCING VISION-LANGUAGE UNDERSTANDING WITH ADVANCED LARGE LANGUAGE MODELS在GPT4未开源的情况下，作者认为其表现优越是因为采用了最为先进的 LLM模型，因此，作者在BLIP2的基础上，将LLM模型替换为了Vicuna，同样也是通过一个线性映射层将图像表征映射为LLM的输入。 开源代码：https://minigpt-4.github.io/一、预训练方法预训练方法几乎和BLIP2模型一致，可以参考：【大模型学习 | BLIP2原理】-腾讯云开发者社区-腾讯云1.1 Q-Former ； MINI-GPT4表现比BLIP2要强上许多？ ① MiniGPT-4 使用的是 Vicuna（基于 LLaMA 的开源 ChatGPT 对话模型），具有更强的自然语言表达和指令理解能力；而BLIP-2 使用的 LLM 主要是 Flan-T5 或 OPT
91510编辑于 2025-07-02 - 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. 学习资源：AIGC课程提供视频教程、学习笔记、练习题等学习资源，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。\n4. 学习支持：我们提供学习支持，包括学习群组、论坛和定期答疑活动，帮助学员解决学习中的问题。
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。
65710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 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 GPT-4 3.1、既然是通用 AI，我怎么用它解决业务问题？ 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 - 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 在模型规模方面，Llama 4系列的确非常庞大，尤其是Behemoth模型，远超业内主流，例如DeepSeek R1参数量仅为6710亿，只有Behemoth的约三分之一。 当前行业趋势多偏向小而高效的模型，Llama 4如此庞大的规模实属少见。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。 相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。
1.1K00编辑于 2025-05-01 - 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 课程名：数据库基础，教师：刘教授，学分：4 2. 课程名：计算机网络，教师：王教授，学分：3 这些课程总共的学分是 7。 3.
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
创建 `semantic Function` 4. 调用 Semantic Function 5. Native Functions 6. 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 第一个加入的会被默认使用，非默认的要被指定使用 kernel.add_text_completion_service("your-gpt4", model) 编写SK函数 import calendar
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. 给 thread 添加 message 4. Run 1. 创建 assistant https://platform.openai.com/playground? 选择模型：gpt-3.5-turbo-1106 添加函数： { "name": "ask_database", "description": "Use this function to answer message threads.messages.update() 更新 message 的 metadata threads.messages.list() 列出给定 thread 下的所有 messages 4.
1K10编辑于 2023-12-10 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... OpenAl的DALL-E2和GPT4 谷歌大脑的 lmaen和Stable Diffusion 百度的文心一言 文本生成图像 基于GAN的文本生成图像方法 AlignDRAW:第一个现代文本生成图像模型 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 文本生成语音 以前技术：拼接法和参数法 基于非深度学习的文本生成语音技术 隐马尔可夫模型 (HMM) 文本信息提取模块 声学特征提取模块 可调整的低秩适配(Adaptive Low-Rank Adaptation，AdaLoRA)技术和量化压缩远程注意力(Quantized Long-Range Attention，QLoRA)技术 8 GPT-4多模型核心技术介绍 Transformer：编码器-解码器框架 编码器：衍生出了自编码大模型，如BERT、RoBERT和ALBERT 解码器：衍生出了自回归大模型,如GPT-1和GPT-2 整体衍生出：T5和GLM
68810编辑于 2024-09-10 - 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 ： 基础数学课，4学分，属于理论课； 初级编程课，4学分，属于实验课； 高级编程课，5学分，属于实验课； 文学欣赏课，3学分，属于选修课； 交响乐欣赏课，2学分，属于选修课； 物理实验课，6学分，属于实验课 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 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？
91861编辑于 2023-11-18 - 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 ： 基础数学课，4学分，属于理论课； 初级编程课，4学分，属于实验课； 高级编程课，5学分，属于实验课； 文学欣赏课，3学分，属于选修课； 交响乐欣赏课，2学分，属于选修课； 物理实验课，6学分，属于实验课 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 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。 ? 区域 1-4 为角区域。 每一个都用一次来形成最终边界图像的角点。 区域 5-8 边区域。在最终的边框图像中重复，缩放或修改它们以匹配元素的尺寸。 区域 9 为中心区域。 - 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。
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 - 来自专栏科学最Top
近期值得关注的4个时序大模型研究
前言 梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。 随着技术的不断进步，预计未来会有更多创新的方法和应用出现，但我感觉目前可以重点关注以下三方面： 基础模型的构建：研究者们正在尝试构建时间序列预测的基础模型，这些模型可以在不同的时间序列数据集上进行预训练 特定领域的应用：大模型正在被应用于特定领域的时间序列预测，如金融、医疗、交通等，以解决特定问题并提供可解释的预测。 这一模型采用了一个创新的统一网络架构，结合了序列和变量注意力机制、动态线性算子，并作为一个统一模型进行训练。在38个跨领域的数据集上，UniTS展现了超越特定任务模型和基于自然语言的LLMs的性能。 4、Lag-Llama 论文标题：Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting 在过去的几年中
2K10编辑于 2024-09-18 - 来自专栏AI分享
大模型有关信息（2025年4月8日 - 4月14日）
Meta发布Llama 4大模型引发争议发布情况：4月13日，Meta平台公司推出了Llama大语言模型新一代版本——Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。 专业评估机构LMArena把Llama 4 Maverick的某个版本评为当下性能最强的开源大语言模型，但开发者亲自测试发现，通过不同方式访问时效果差异巨大，Meta高管也承认其表现“参差不齐”“质量不稳定 独特优势：Llama 4拥有超大的上下文窗口，一次能处理1000万个token，大约相当于800万个单词，相比OpenAI的GPT-4的上下文窗口优势明显。 嘀嗒出行公布大模型应用于客服的进展应用成果：4月14日，嘀嗒出行公布其AI大模型在客服领域的应用进展。基于大模型的智能判责准确率已超过80%，智能工单生成效率提升50%，准确率达98%。 小鹏汽车训练物理大模型何小鹏表态：4月14日，小鹏汽车创始人何小鹏在社交平台发帖称，小鹏坚持全栈自研，去年率先在自动驾驶领域引入强化学习、模型蒸馏的路线，并且训练了一个超大规模的物理世界大模型，国内还没有第二家车企可以做到
4K20编辑于 2025-04-15
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