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5种大模型Agent模式
大模型中的5种AI Agent模式在大模型中，AI Agent（人工智能代理）模式是一种重要的应用方式，可以从以下几个方面来理解：1. 在大模型的背景下，AI Agent 是基于大规模预训练模型（如 GPT 等）构建的智能代理，能够利用模型的语言理解和生成能力来完成复杂的任务。 智能性：它基于大模型的强大语言理解能力，能够理解自然语言指令，并生成自然语言响应。这种智能性使其能够处理复杂的语言任务，如对话、写作、翻译等。 工作原理感知与理解：AI Agent 首先通过输入（如用户指令、环境数据等）感知外部信息，然后利用大模型的语言理解能力解析这些信息，确定任务目标。 下面介绍5种常见的AI Agent模式：1.
3.4K10编辑于 2025-05-07【大模型微调】一文掌握5种大模型微调的方法
（Prompt Tuning）在内的5种主流方法。 大模型微调究竟是什么？直观上，大模型微调即是指通过输入特定领域或任务的数据，并有选择性地调整模型参数的技术过程。 我们所讨论的5种微调方法，本质上都是对这个基础架构中自注意力机制与前馈神经网络等核心组件的参数进行优化的不同策略。 5、提示调整-轻量级的参数优化提示调整（Prompt Tuning）是一种“润物细无声”的微调，不改变模型自身，而是通过优化输入提示词的嵌入表示来引导模型输出。 四、大模型微调赋能智能未来综上所述，大模型微调是连接通用基座模型强大能力与具体业务需求的关键桥梁。
2.9K40编辑于 2025-10-23- 来自专栏张俊红
5 大常用机器学习模型类型总结
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 因此，与其创建模型来预测响应变量的值，不如创建解释性模型来帮助我们理解模型中变量之间的关系。 如果你不能解释一个模型是如何工作的，那么这个模型就很难取信于人，自然也就不会被人们应用。 参考链接： https://towardsdatascience.com/all-machine-learning-algorithms-you-should-know-in-2022-db5b4ccdf32f
3.5K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏有三AI
【模型解读】历数GAN的5大基本结构
如全卷积的DCGAN模型[1]，输入就是1*100的向量，然后经过一个全连接层学习，reshape到4*4*1024的张量，再经过4个上采样的反卷积网络，生成64*64的图。 5.1 级联结构[5] 早期以DCGAN为代表的网络生成的图片分辨率太低，质量不够好，都不超过100×100，在32×32或者64×64左右。 在图像分割中进行上采样时也采用学习小倍率的放大而不是大倍率的方法，如利用两个2倍上采样替换一个4倍的上采样，不仅可以增强网络的表达能力，还降低了学习难度。 5.2 并行与循环结构[6] GAN有一大应用就是风格化，实现两个域之间的风格互换，以CycleGAN[6]为典型代表。它包含了多个生成器和多个判别器。Cycle的典型结构如下： ? ? Triple Generative Adversarial Nets[J]. neural information processing systems, 2017: 4088-4098. [5] Denton
1.3K10发布于 2019-07-26 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理及实战(5)
国内外多模态大模型对比 国内 LLaMA-Adapter V2 香港中文大学 双语输出 输入 •图像 •语音 •文本 •视频 • 3D 点云 起源：LLaMA-Adapter •在线性层上进行偏差调整 •4、ChatGLM-6B 在 GLM 框架下，专门针对中文问答和对话进行了优化 mPLUG-Owl 阿里巴巴达摩研究院 2023年5月 架构 •视觉基础模块(采用开源的VTL-L) •视觉抽象模块 多模态大模型评测数据集 国内评测数据集 OwlEval •基于mPLUG-Owl模型发布 • 包含 •50 张图片 •82 个回题 •功能 •故事生成 •广告生成 •代码生成 MME •开发 •结构 •265 016张图片 •每张图片至少有 3 个问题(平均 5.4个每个问题） •每个问题 •有 10 个基本事实答案 •有 3 个合理(但可能不正确)的答案 多模态大模型的评测标准 国内评测标准 KROCC( Kendall Rank Order Correlation Coefficient，肯德尔秩相关系数) •RMSE( Root Mean Square Error,均方根误差 ) 多模态大模型对比
34110编辑于 2024-09-10 - 来自专栏星哥的AI自留地
OpenAI发布最新大模型GPT5、本地部署GPT开源模型
OpenAI发布最新大模型GPT5、本地部署GPT开源模型GPT-5概述北京时间 2025年8月8日 凌晨1点 OPENAI举行了1个小时的线上发布会，正式推出了其史上最聪明、最强大的大模型GPT-5 GPT-5是OpenAI发布的最新一代大型语言模型，它基于Transformer架构，经过大规模的文本数据训练，能够生成流畅、自然的语言输出。 GPT-5具备以下几个显著特点：更大的参数规模：GPT-5拥有比GPT-4更多的参数，使其能够处理更为复杂的语言任务。 使用微软的copilot可以免登录使用GPT5、但是需要一些魔法。 最后以上就是全部内容，GPT-5的简介和在本地搭建使用OpenAI的GPT-oss的开源模型。写文不易，如果你都看到了这里，请点个赞和在看，分享给更多的朋友；也别忘了关注星哥玩云！
95310编辑于 2025-08-27 - 来自专栏量子位
清华大模型人才遭哄抢！盘点5大学术重镇10大产业玩家
经唐杰手的大模型，都是这几年里大家的“老朋友”：超大规模预训练大模型“悟道”（悟道2.0参数规模达到1.75万亿）；2021年与阿里达摩院联合发布的中文多模态预训练大模型M6；已经开源的中英文预训练语言大模型 黄民烈本人不仅参与了“悟道”大模型的开发，还基于大模型和对话系统的学术背景，在前年创办致力于打造“超拟人大模型”的聆心智能。 国内大模型力量百家争鸣：5大学术重镇，10大产业巨头 清华不是这轮浪潮中唯一的宠儿。随着AIGC和类ChatGPT产品相关话题日益高涨的热度，国内大模型人才市场好不热闹。 为此，量子位梳理了百家争鸣的国内产学研界大模型重镇，代表性机构和代表性人物，共计5支学术界团队和10大产业界力量，排名不分先后。当然极有可能挂一漏万，欢迎在评论区中补充。 科大讯飞公开资料披露，2022年12月，科大讯飞已经进一步启动生成式预训练大模型任务攻关，类ChatGPT技术将在今年5月落地公司AI学习机产品中。
1.9K20编辑于 2023-02-24 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：概率驱动：大模型文字预测的核心机制与理论基础.5
大模型文字预测1. 基本原理 文字预测，就是让模型根据已经出现的文字，预测下一个最可能出现的字（或词）。比如，输入“今天天气很”，模型可能预测出“好”、“热”、“冷”等。2. 大模型的做法：它的大脑里有一个“概率字典”。 大模型不是一个真正的大脑，而是一个极其复杂的数学网络。我们可以把它想象成一个巨大的、经过特殊训练的自动补全机器。模型的输入：你给它的所有文字（我们称之为 “上下文” 或 “提示”）。 5. 纠错与调整： 如果模型预测“分支”的概率很高，系统就会表扬它，并微调内部参数，强化这个连接。 5. 损失函数：衡量预测的差距 模型会用一个叫做损失函数的指标来衡量预测值与真实值的差距。
22810编辑于 2026-02-02 - 来自专栏CreateAMind
大语言模型无法实现具身智能：5万字自我模型
大语言模型无法实现具身认知 具身智能到底是什么？ 正如知觉错觉所证明的那样[51,52]，到达感官的信息本质上是模糊的，因为类似的输入可能来自无限数量的世界状态（例如，一个物体是小而近，还是大而远？）。 5. Neurophenomenology of Agency 5.1. 我们实际上填充了一个完整而丰富的模拟环境，还是这种主观体验是某种“大幻觉”，实际上我们只填充了环境的局部方面 以一种特别的方式[8,324-326]？ 虽然意识的某些丰富性可能代表了一种“大幻觉”，但在许多方面，这种所谓的幻觉现象可能会通过根据需要填充细节来发挥作用，就好像一个丰富而完整的领域总是存在的。
3810编辑于 2026-03-11 - 来自专栏创作是最好的自我投资
通用大模型VS垂直大模型
在人工智能这个充满无限可能的领域内，通用大模型和垂直大模型各有千秋。就我个人而言，在二者之间的选择上，并不存在偏向某一方的倾向。我觉得应当依据实际应用场景的具体需求，来挑选最为契合的大模型。 通用大模型通用大模型，乃是旨在应对多种任务与数据类型的庞然大物级人工智能模型。 在知识覆盖的广度方面，通用大模型无疑具有明显的优势。当我们对于当下所需模型所涉及的精确专业领域的界限感到模糊不清时，选择通用大模型无疑是一种明智之举。垂直大模型接下来谈谈垂直大模型。 然而，由于垂直大模型的训练内容聚焦于当前行业，其涉猎的范围更集中，数据针对性更强，所以在提供专业咨询时往往更加精准、细致，这也正是垂直大模型的独特价值所在。 因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。
71401编辑于 2024-12-30 - 来自专栏小洁叫你mysql
【AI大模型】训练Al大模型
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 应用领域 首先来谈一谈大模型的·成就 大模型已经在许多应用领域取得了显著的成果，包括： 自然语言处理： import torch from transformers import T5Tokenizer , T5ForConditionalGeneration # 加载预训练模型和分词器 model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。
1.5K30编辑于 2023-10-10 - 来自专栏机器学习与推荐算法
SIGIR2024 | OpenP5: 大模型推荐评测平台
TLDR: 本文介绍了一个开源大模型推荐评测平台OpenP5，旨在促进用于研究的基于大模型生成式推荐系统的开发、训练和评估。 上述局限性可能会阻碍基于大模型推荐研究的探索。 本文提出了一个开源平台OpenP5，旨在促进用于研究目的的基于大模型的生成式推荐系统的开发、训练和评估。该平台在10个广泛认可的公共数据集上进行实验。 另外，OpenP5使用编码器-解码器大模型(如T5)和仅解码器的大模型(如Llama-2)实现，满足了两个基本的推荐任务:序列推荐和直接推荐。下图展示了不同推荐任务所对应的提示的不同。 认识到物品ID在基于大模型的推荐中的重要作用，我们还在OpenP5平台中纳入了三种物品索引方法:随机索引、顺序索引和协同索引。 下表展示了OpenP5相比于基线方法的优越性，并探索了在不同大模型基础上的实验效果。
63010编辑于 2024-07-05 - 来自专栏学习
开源大模型与闭源大模型
在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展过程中，大模型（Large Models）已经成为推动技术进步的重要力量。当前，业界存在两种主要的大模型开发模式：开源大模型和闭源大模型。 一、开源大模型 开源大模型是指开发者将模型的代码和训练数据公开，使得任何人都可以访问、修改和使用这些资源。 二、闭源大模型 闭源大模型是指模型的代码和数据不对外公开，通常由商业公司开发和维护。代表性的闭源大模型包括OpenAI的GPT-3和Google的BERT。 三、开源大模型与闭源大模型的对比 1.透明性与可控性： 开源大模型的透明性更高，任何人都可以查看和验证其代码和数据，确保模型的行为符合预期。这对于学术研究和技术验证非常重要。 闭源大模型通过控制代码和数据的访问，能够更好地保护用户隐私和数据安全，降低被恶意利用的风险。 五、总结 开源大模型和闭源大模型各有优缺点，适合不同的应用场景和需求。
1.5K10编辑于 2024-10-09 - 来自专栏IT从业者张某某
大模型与大模型的幻觉问题
参考 大模型中的涌现 OpenAI 科学家：幻觉是大模型与生俱来的特性，而非缺陷 大模型「幻觉」，看这一篇就够了｜哈工大华为出品 大模型 什么是大模型 大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型 大模型的模型发展如下图 涌现 参考：大模型中的涌现 什么是涌现？先从蚂蚁开始说起。蚂蚁是自然界中一种个体非常简单，但是群体能力非常强大的生物。 如何解决大模型的「幻觉」问题？ 方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型出现幻觉，简而言之就是“胡说八道”。 用文中的话来讲，是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy关于大模型幻觉 在 Karpathy 看来： 从某种意义上说，大语言模型的全部工作恰恰就是制造幻觉，大模型就是「造梦机」。 只有大模型助手存在幻觉问题。 方向二：造成大模型「幻觉」的原因 那么致使大模型产生幻觉的原因都有哪些？
1.7K11编辑于 2024-01-04 - 来自专栏数据派THU
原创 | 大模型扫盲系列——初识大模型
为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文将从大模型的原理、训练过程、prompt和相关应用介绍等方面进行分析，帮助读者初步了解大模型。 为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。 BERT，RoBERT，ALBERT等 2）Encoder-Decoder，既包含编码器也包含解码器，通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、对话生成等，这类代表是以Google训出来T5为代表相关大模型 5）公司业务定制化大模型：大模型具有通用性能力，但是在很多零样本的场景的表现依然比不上那个领域正在使用的产品，例如在某些垂直领域，包括工业领域，医药领域，管理领域等场景下进行专业问题，研究型问题的使用依然需要特定场景的数据进行微调 除这些外还包括算法优化、隐私和数据安全以及模型可解释性等方面的研究和应用，每天还有很多大模型的应用正在不断涌现，大模型在未来仍然有很大的发展潜力，国内的优秀大模型代表例如百度文心大模型也正在搭建全系统产业化的大模型全景
21.1K29编辑于 2023-11-22 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法，它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整，从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。 task_type: 指定任务类型，如'CAUSAL_LM'，以确保LoRA适应正确应用到模型的相应部分。 get_peft_model(model, config) print_trainable_parameters(model) 三、总结 本文简要介绍LoraConfig的配置参数情况，具体的机遇peft对大模型进行微调后面单独开一页详细讲解
90710编辑于 2024-08-13 5大技巧驯服大语言模型，部署效率狂飙
5 大技巧驯服大语言模型，部署效率狂飙嘿，AI 开发者们！是不是在和大语言模型 “斗智斗勇” 的过程中，感觉自己像在驯服一只超级神兽，时而被它的强大能力惊艳，时而又被各种难题搞得焦头烂额？ 别担心，今天就给大家带来 5 个超厉害的技巧，让你成功驯服大语言模型，部署效率直接狂飙，眼泪都要笑出来啦！一、为啥驯服大语言模型这么重要？1. 提升竞争力在当今竞争激烈的 AI 领域，能够高效地部署和应用大语言模型，就相当于拥有了一把锋利的宝剑。企业可以利用大语言模型优化业务流程，提高客户满意度，从而在市场中脱颖而出。 三、技巧二：巧妙选择模型，找到最佳搭档1. 理解模型架构大语言模型有多种架构，每种架构都有其特点和适用场景。 掌握了这 5 大技巧，AI 开发者们就能成功驯服大语言模型，让部署效率一路狂飙。在这个充满挑战和机遇的 AI 时代，让我们利用这些技巧，打造出更强大、更智能的应用，开启属于我们的 AI 传奇之旅吧！
32910编辑于 2025-05-15- 来自专栏福大大架构师每日一题
DeepSeek发布最新论文，5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
前天，全球知名的开源大模型平台DeepSeek在Hugging Face发布了其最新版本V3的论文。 尤其在内存方面，大规模模型的需求每年增长超过1000%，而高速内存容量的提升速度却相对缓慢，通常不到50%。这种内存供需的巨大差距严重限制了大模型的发展空间。 这种方法在确保模型性能稳定的同时，大幅削减了计算资源消耗，使得大规模模型训练更加经济高效。 此前，开源大模型中几乎未见采用FP8进行训练的案例。 DeepSeek则依托基础设施与算法团队之间的紧密合作，打造了与FP8兼容的MoE训练框架，特别是在前向和反向传播计算环节中实现FP8精度运算。 关于多标记预测，传统的自回归语言模型以单个标记逐步生成文本，随着模型规模和上下文长度增加，推理速度受到较大限制。
79610编辑于 2025-05-17 5分钟快速了解大模型备案核心难点分析
近年来，随着生成式人工智能技术的爆发式发展，大模型逐渐成为推动产业变革的核心力量。为了监管其安全性，我国发布了《生成式人工智能服务管理规定暂行办法》政策，明确要求大模型需通过备案审核方可上线。 今天我们来具体探讨一下大模型备案的核心难点以及解决策略，希望能对正在备案或者准备备案的小伙伴们能有所帮助。 存在标注质量控制机制不完善，团队管理难度大的问题。 四、模型服务协议合规性法律条款全面性：协议需明确服务范围、数据使用与保护、用户权益、投诉处理机制等，需法务团队审核，确保条款完整、合法。 大模型备案并非“一次性通关”，而是持续优化的过程。随着监管框架的成熟与技术迭代，企业需建立动态合规能力，关注全球监管趋势（如欧盟AI法案），提前布局多区域合规策略。
30610编辑于 2025-03-27- 来自专栏测试开发技术
5分钟带你看懂什么是大语言模型（LLM)
基本原理 一个大语言模型本质上就是一个复杂的数学函数，它能预测任何一段文本的下一个词。它并不是确定地选择一个词，而是会给所有可能的词分配一个概率。 而更大的模型训练的数据量更加庞大。 你可以把训练过程想象成调整一台拥有大量旋钮的机器。一个语言模型的行为完全由它内部成千上亿个连续数值（参数或权重）决定。调整这些参数会改变模型对下一个词的预测概率。 所谓“大”语言模型，就是指这些参数的数量能达到数千亿级别。 但有趣的是，这些参数并不是由人手动设定的，而是从随机值开始的。最初，模型输出的内容完全是胡言乱语，但随着训练的进行，它的预测能力会不断提高。 训练的方式是让模型接触大量的文本示例，比如一段话的前面几句话，然后让模型预测最后一个单词，并将它的预测结果与真实单词进行对比。 模型行为的不可解释性 虽然研究人员设计了模型的架构，但具体的行为是训练过程中“自发涌现”的。这意味着，我们很难准确解释模型为什么会给出某个特定的答案。
86010编辑于 2025-04-18
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