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【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 - 来自专栏量子位
AI的大模型时代 ≠ 只有大模型的AI时代
从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。 所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。 而且也是专门针对英特尔硬件打造的优化框架，只需5行代码就可以完成原有框架的替换。 用户可以针对不同业务场景，来优化OpenVINO™️ 运行参数。 然而，这些仅仅是已经成熟上岗的AI技术在英特尔®️ 平台得到的优化，英特尔的能力还远不止如此。 这就要说回大模型了。 更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —
65010编辑于 2023-09-27 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型在特定领域的应用 在自然语言处理领域，AI 大模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1. 分布式训练和边缘计算：利用分布式计算和边缘计算技术，加速模型训练和在边缘设备上的部署。 5. 与人类的协同合作：AI 与人类将更加紧密地合作，共同解决问题。
65710编辑于 2024-04-04 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向二：AI大模型的训练与优化 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向三：AI大模型在特定领域的应用 AI大模型的训练与优化是深度学习领域中至关重要的一部分。 ———————————————— 方向四：AI大模型学习的伦理与社会影响 AI大模型学习的伦理与社会影响是一个备受关注的话题，以下是一些关于这个方向的重要内容： 数据隐私：AI大模型需要大量的数据来训练
64110编辑于 2024-12-18 零基础学AI大模型之读懂AI大模型
大模型知识，因此希望可以通过自己学习然后以写文章的形式向大家同样想零基础学习大模型的同学进行互相交流，欢迎大家在评论区打出自己的疑问或者本文不正确的地方，我们一起学习 零基础学AI大模型之读懂AI大模型 甚至企业里说的“开发大模型”，真的是从头造一个“大脑”吗？ 今天就用通俗的语言，把AI大模型的核心逻辑、能力边界和落地场景讲透，最后再给大家一份主流模型的选择指南。 一、什么是AI大模型？ 这时候，AI智能体（Agent） 才是大模型的“落地形态”。 企业真正要开发的是AI智能体：大模型的“升级版” 所谓“AI智能体（Agent）”，是给大模型加上“手脚”“记忆”和“规划能力”，让它从“聊天工具”变成“能干活的助手”。 （70B）对硬件配置要求较高 最后：AI大模型的核心不是“越复杂越好”，而是“越实用越好” 看完这些，你会发现：AI大模型的本质是“用海量规律解决问题”，而它的落地关键是“智能体”——把“语言能力”变成
1.2K20编辑于 2025-12-22- 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna 因此， x_3的二维位置编码是[3, 0]， x_5的二维位置编码是[5, 0]，x_6 的二维编码是[5, 1]。 闻达：大型语言模型调用平台，基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能 LLaMA模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 于2023
1.2K10编辑于 2024-09-24 零基础学AI大模型之AI大模型常见概念
大模型 零基础学AI大模型之SpringAI 前情摘要： 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 零基础学 AI大模型之AI大模型常见概念 一、先搞懂：什么是AI大模型？ AI大模型（AI Models）本质是具备大规模参数、能模拟人类认知功能的信息处理算法——它不仅能“读懂”输入（比如文本、语音、图像），还能“生成”符合需求的输出（比如对话、图片、代码），核心优势是“泛化能力强 二、AI大模型的6个核心概念 如果把AI大模型比作“智能大脑”，下面这些概念就是它的“神经中枢”——决定了它“怎么思考”“怎么干活”“怎么不犯错”。 1. 比如在SpringAI里，想获取5个“Order”对象，只需这样写： List<Order> Order = chatClient.prompt() .user("CCC给我5个订单信息") .
45210编辑于 2025-12-22- 来自专栏帅云霓的技术小屋
大模型与AI底层技术揭秘 (5) 战争恶魔的末路
“以色列现在已经是一个军事超级大国，欧洲任何一个国家的军队都不是我们的对手。” 阿利尔·沙龙在广播中趾高气扬地说。“我们能在一个星期之内征服从两河流域到阿尔及利亚这一广淼的地区，让以色列人收回这历史上属于犹太的土地！”
41930编辑于 2023-10-23 - 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
95110编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM
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。 当你使用`AutoModelForCausalLM`时，不需要直接指定模型的所有细节，只需要提供模型的名称（如`"gpt2"`、`"t5"`等，尽管T5模型更常用于序列到序列任务），库会自动配置为适合因果语言建模的版本 这里使用了Auto自动模型，transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法，如果同时有配套的分词工具（Tokenizer），需要使用同名调度。 管道(Pipline)方式：高度集成的使用方式，几行代码就可以实现一个NLP任务 自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型 具体模型方式：在使用时需要明确具体的模型，并按照特定参数进行调试 同时，列举了管道模型、自动模型、具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。期待大家三连。
2.9K11编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
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。 这意味着，当你知道模型的名称时，你可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器，而不需要了解分词器的具体实现细节。 2.2 主要特点 模型兼容性：通过模型名称自动匹配合适的分词器，支持BERT、RoBERTa、Albert、DistilBERT、T5等众多模型。 灵活性：对于新发布的模型，只要其分词器在Hugging Face模型库中可用，AutoTokenizer.from_pretrained就能加载。 这意味着，当知道模型的名称时，可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器。
1.8K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏muller的测试分享
智谱 AI 大模型
简介智谱是清华大学技术成果转化公司中英双语千亿级大模型 GLM-130B对话模型 ChatGLM开源模型 ChatGLM-6BAI 提效助手智谱清言高效率代码模型 CodeGeeX多模态理解模型 CogVLM 文生图模型 CogView文生视频模型 CogVideo文生视频大模型开放平台 大模型体验中心编程调用# pip install zhipuai 请先在终端进行安装from zhipuai import temperature= 0.95, max_tokens=1024, stream=True)for trunk in response: print(trunk)总结国内开源大模型的领先者 ， 大模型领域的经典成功商业案例
53510编辑于 2024-10-28 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（一）：Tokenizer
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。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 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。 本文重点介绍Tokenizer类。 **编码**：将tokens转换为数字ID，这些ID是模型的输入。每个token在词汇表中有一个唯一的ID。 4. 5.
1.7K12编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十二）：Evaluate模型评估
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。 本文重点介绍Evaluate模型评估。 二、Evaluate模型评估 2.1 概述 Transformers库中的evaluate API主要用于评估模型在特定数据集上的性能。 下面是一个使用Python和Transformers库进行模型评估的基本步骤，假设你已经有了一个预训练模型和相应的数据集处理器。 True, padding='max_length') encoded_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True) 2.2.5 步骤5:
1K10编辑于 2024-08-13 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。 执行与反馈：AI Agent 按照规划的步骤执行操作，并将结果反馈给用户。如果任务未完成或出现问题，它会根据反馈调整策略，重新尝试或寻求帮助。 下面介绍5种常见的AI Agent模式：1.
4K10编辑于 2025-05-07AI开发者泪目！5大技巧驯服大语言模型，部署效率狂飙
AI 开发者泪目！5 大技巧驯服大语言模型，部署效率狂飙嘿，AI 开发者们！ 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！
36010编辑于 2025-05-15- 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十三）：Datasets库
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。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 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。 2.2.3 步骤3: 查看数据集 查看数据集的结构和前几条数据： print(dataset['train'][:5]) 2.2.4 步骤4: 数据预处理 通常需要对数据进行预处理，比如使用Transformers =True) # 使用map函数批量应用到数据集上 tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True) 2.2.5 步骤5:
72710编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十五）：timm库
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。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 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。 本文重点介绍Hugging Face的timm库用法 二、timm库 2.1 概述 Hugging Face的timm库是一个用于计算机视觉的模型库，它提供了大量预训练的图像识别模型，以高效、易用为特点 timm库提供了很多模型，例如EfficientNet，ResNet等，这里以EfficientNet为例。
1.5K11编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十四）：Datasets Viewer
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。 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 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。
43910编辑于 2024-08-13 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）
学习目标 了解ChatGPT的本质 了解GPT系列模型的原理和区别 GPT-3介绍 2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, 同时发表了论文“Language Models are 需要一个相关任务大的数据集, 而且需要对其进行标注 当一个样本没有出现在数据分布的时候, 泛化性不见得比小模型要好 下图显示了 GPT-3 三种情景学习方法: zero-shot learning GPT-3共训练了5个不同的语料大约 45 TB 的文本数据, 分别是低质量的Common Crawl(需要数据清洗), 高质量的WebText2, Books1, Books2和Wikipedia, Environment（环境）: 整个游戏的大背景就是环境；超级玛丽中Agent、地面、柱子组成了整个环境. 如何让AI实现自动打游戏？ 第一步: 通过强化学习（机器学习方法）学出Policy函数, 该步骤目的是用Policy函数来控制Agent.
64210编辑于 2024-09-18
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