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大模型llm：Ollama部署llama3学习入门llm
二、Ollama安装 1、Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地机器上运行和部署大型语言模型。 三、llama3 模型下载安装 1、llama3 下载 默认下载的是llama3:8b。 这里冒号前面代表模型名称，冒号后面代表tag，可以从这里查看llama3的所有tag ollama pull llama3:70b 2、运行llama3模型 ollama run llama3 上述命令将自动拉取模型 "prompt": "请分别翻译成中文、韩文、日文 -> Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date", "stream 3》：현재 가장 강력한 공개 사용 가능한 LLM\n\n**Japanese:**\n\n《Meta Llama 3》：現在最強の公開使用可能なLLM\n\n\n\nNote: (Meta Llama
7K00编辑于 2024-05-24 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
拥有LLM模型
介绍如何使用LoRA对GIT-LLM模型进行微调。 测试和讨论已开发的模型。 调查由GIT的图像编码器嵌入的“图像嵌入”是否指示与“文本嵌入”相同空间中的特定字符。 大型语言模型（LLM）越来越显示出其价值。将图像纳入LLMs使它们作为视觉语言模型更加有用。在本文中，我将解释一个名为GIT-LLM的模型的开发，这是一个简单但强大的视觉语言模型。 然而，在本文中，我尝试使用强大的LLM并进行微调。在这里，我称该模型为“GIT-LLM”。 不仅仅满足于OPT，还将引入更强大的LLM，LLaMA和MPT。 整合这两个模型可以以与OPT类似的方式完成。 尽管由于使用了LLM，预计会有流利的响应，但结果却相当简单。这可能是因为该模型仅在COCO上进行了训练。 实验3. 增加数据 鉴于先前实验的令人失望的结果，决定在训练中引入除COCO以外的数据。
58110编辑于 2024-06-06 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
大型语言模型LLM
最近在学习OCI的生成式AI相关方面的内容，对相关内容做一下整理，内容涉及LLM基础、LLM架构、提示（Promot）、微调（fine-tuning）、各种模型、OCI的生成式AI、RAG，及向量数据库等等 什么是LLM？ LLM（Large Language Model）是大型语言模型的缩写，语言模型（LM）是一个文本的概率模型。为了能够简单说明该模型，在这里举一个简单的例子。 注意，LLM中第一个L是指模型参数的数量。 按照此时的候选词汇概率高低，LM大概率会选择“狗”填入括号中，如果句子变为“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只小（）”。 LLM中的各种模型具备不同的能力，例如嵌入（emmbedding）/生成（generation），模型的类型不同导致了它们的参数数量不同。 下面是一个模型分布图，注意纵轴，参数的数量是成10倍增长的。 以上内容是关于LLM基础及架构的一个简单介绍，后续会介绍提示及微调等方面的内容。感谢关注MySQL解决方案工程师。
55210编辑于 2024-06-14 - 来自专栏产品笔记
大语言模型(LLM)
通常来说，大语言模型指的是那些在大规模文本语料上训练、包含百亿级别（或更多）参数的语言模型，例如GPT-3，PaLM，LLaMA等。 目前的大语言模型采用与小模型类似的Transformer架构和预训练目标（如 Language Modeling），与小模型的主要区别在于增加模型大小、训练数据和计算资源。 预训练是大语言模型能力的基础。当语言模型的参数量扩展到超千亿级别时，从头预训练一个大语言模型就成为一件十分困难且有挑战的事情。在数据层面，如何收集尽可能多的高质量语料对预训练模型的效果十分关键。 指令微调通过收集指令格式的实例来微调大模型，大大增强了模型遵循人类指令的能力，能够让模型更好地泛化到未知任务。 （3）文档总结：大型语言模型可以自动提取文本中的主要信息，以生成文档摘要或摘录。例如，可以使用大型语言模型来生成新闻文章的概要，或从长篇小说中提取关键情节和事件。
1.8K50编辑于 2023-09-09 - 来自专栏xiaosen
LLM主流开源代表模型
LLM主流开源大模型介绍 1 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。 闻达：大型语言模型调用平台，基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能 3 LLaMA模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 于 3.5 模型特点 优点： 具有 130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3（ 参数量达 1750 亿）。 训练数据的语言分布如下图所示，可以看到中文语料占比为 16.2% 按照模型参数量，BLOOM 模型有 560M、1.1B、1.7B、3B、7.1B 和 176B 这几个不同参数规模的模型。 小结 主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
63710编辑于 2024-06-04 - 来自专栏机器学习
介绍大语言模型（LLM）
介绍大语言模型（LLM）近年来，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展，其中大语言模型（Large Language Models，简称LLM）成为了引人注目的焦点。 大语言模型的发展历程大语言模型的发展可以追溯到早期的语言模型，如N-gram模型和LSTM（长短期记忆网络）。 自Transformer架构提出以来，多个大规模语言模型相继问世，如：GPT（生成预训练变换器）系列：由OpenAI推出的GPT系列模型是最具代表性的LLM之一。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）拥有1750亿个参数，能够生成高质量的自然语言文本，并在多个任务中表现出色。 大语言模型的应用领域大语言模型在多个领域展现了巨大的应用潜力：文本生成：大语言模型可以生成高质量的文本，用于写作辅助、新闻生成、小说创作等。例如，GPT-3可以根据提示生成连贯的故事情节和文章。
1.3K00编辑于 2024-07-30 LLM架构管窥：3模式、3原理
研究3天，6篇笔记 【点我头像 查看文章列表】因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。
23620编辑于 2025-12-31- 来自专栏xiaosen
LLM-AI大模型介绍
大语言模型 (LLM) 背景 大语言模型 (Large Language Model) 是一种人工智能模型, 它们通常包含数千亿甚至更多的参数，并在大规模数据集上进行训练。 这些模型通过堆叠多个注意力层来提高其处理复杂语言任务的能力。 随着模型参数数量的增加，LLM展现出了小模型所不具备的特殊能力，如上下文学习能力和逐步推理能力。 这些能力的涌现使得LLM在多项任务中取得了显著的效果提升。 LLM的训练过程通常包括预训练和微调两个阶段。 LLM的应用产生了深远的影响，例如ChatGPT等模型展现出了强大的人机对话能力和任务求解能力，这对整个AI研究社区产生了重大影响。 2020年，OpenAI发布了参数量高达1750亿的GPT-3，首次展示了大语言模型的性能。
65310编辑于 2024-04-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。 位于阿布扎比的技术创新研究所(TII)宣布了其开源大型语言模型(LLM)——Falcon-40B。 自2023年3月亮相以来，Falcon-40B的表现令人印象深刻。 在8台80GB的a100上微调7B LLaMA模型花了3个小时，在大多数云计算提供商那里，a100的成本不到100美元。 模型共28层，模型维数为4096，前馈维数为16384。模型维度被分成16个头，每个头的维度为256。该模型使用50257的标记化词汇表进行训练，使用与GPT-2/GPT-3相同的bp集。
76542编辑于 2023-08-30 什么是大语言模型（LLM）
大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。 3.流行原因大语言模型之所以成为人工智能领域的焦点，主要源于其以下几个突出优势：关键原因具体说明卓越的性能庞大的参数量使其能捕捉极其复杂的语言模式，在多种自然语言处理任务（如生成、翻译）的准确性和流畅度上超越了许多之前的专用模型 4.常见的大语言模型例子以下是一些具有代表性和影响力的大语言模型：模型名称开发机构主要特点GPT系列OpenAI最具代表性的自回归语言模型系列。 GPT-3（1750亿参数）的发布引发了广泛关注，其后续版本在理解与生成能力上持续突破，并推动了生成式AI的普及。 5.面临的挑战与局限尽管能力强大，大语言模型的发展仍面临若干显著挑战：巨大的资源消耗：训练顶级LLM需要庞大的计算集群和巨额电力，导致极高的经济成本和环境足迹，这使得其研发主要集中于少数大型科技机构。
77110编辑于 2026-03-03- 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型（LLM）的token
token 在区块链中代表是通证或者代币，那么token在LLM中代表的是什么呢？ 1. 什么是token？ 在 LLM 中，token代表模型可以理解和生成的最小意义单位，是模型的基础单元。 使用 GPT-3 tokenizaer将相同的单词转换为token: 2.1 token到数值表示的映射 词汇表将token映射到唯一的数值表示。 一些四位数字的token有: [“3000”] ，[“3”，“100”] ，[“35”，“00”] ，[“4”，“500”]。这或许就是为什么基于 GPT 的模型并不总是擅长数学计算的原因。 3. token 对LLM 的影响 关于token的数量如何影响模型的响应，常常感到困惑的是，更多的token是否使模型更加详细而具体呢？ 中 token 的长度限制与应对 像 GPT-3/4，LLaMA等这样的大模型有一个最大token 数量限制，超过这个限制，它们就不能接受输入或生成输出。
20.6K51编辑于 2023-10-08 - 来自专栏产品笔记
大语言模型（LLM）LangChain介绍
LangChain是一个利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架，它的核心理念是为各种大语言模型应用实现通用的接口，简化大语言模型应用的开发难度，主要的模块示意图为： Index：提供了各类文档导入 Models：提供了对各类大语言模型的管理和集成，除闭源的大语言模型 API 接口外，还提供对多个开源模型仓库中开源大语言模型的集成接口，以及在云上部署的大语言模型接口。 ，如问答任务提供了 Question Answering Chain，文本摘要任务提供了 Summarization Chain，文本生成 SQL 任务提供了 SQL Chain，数学计算任务提供了 LLM 选择合适的 Chain 以及模型推理模式来完成任务。 Agents 通过 SQL chain 查询账号余额，通过调用网页查询接口的 LLM 查找实时黄金价格，通过调用 LLM Math 计算能买到的黄金数量完成最终的任务，这一系列的逻辑操作均可以在 Agents
1.2K30编辑于 2023-09-09 LLM 系列（六）：模型推理篇
在推理阶段，模型需要处理的主要计算包括： • 1、嵌入层计算：将输入 token 转换为向量表示 • 2、多头自注意力：计算 Query、Key、Value 矩阵 • 3、前馈网络：进行非线性变换 • 这个过程形成了一个循环： • 1、模型接收当前序列作为输入。 • 2、预测词汇表中每个词成为下一个 token 的概率分布。 • 3、通过采样策略（如贪心采样、核采样等）选择一个 token。 如果 草稿 被接受，系统就能在一次目标模型调用中确认多个 token，从而将端到端延迟降低 2-3 倍，且不损失任何模型质量 。 更小、更高效的模型架构：业界正大力投入于研发更小但能力依旧强大的模型（如 Phi-3）以及稀疏化的专家混合（MoE）模型。 3. 动态与自适应推理：未来的推理系统将更加智能。
3.4K24编辑于 2025-08-04LLM 系列（五）：模型训练篇
0、引言 大语言模型（Large Language Model, LLM）的训练是人工智能领域最复杂、最资源密集的任务之一。 • 能力的源泉：模型的所有能力都来自于训练过程中对数据的学习和参数的优化 • 性能的决定因素：训练质量直接决定了模型在各种任务上的表现 • 成本的主要构成：训练成本占据了LLM开发总成本的70%以上 • 技术的核心壁垒：高效的训练技术是各大AI公司的核心竞争力 本文将从技术原理、实践方法、挑战难点等多个维度，全面解析LLM模型训练的核心技术。 1、LLM 训练基本流程 整体训练管道 阶段一：预训练（Pre-training） 核心目标 技术特点 1、学习通用语言表示2、掌握基础语言模式3、建立世界知识基础4、形成语言生成能力 1、自监督学习方式 、混合精度、梯度累积 大规模模型训练 GPT-3, BLOOM Megatron-LM NVIDIA 模型并行、流水线优化 超大规模训练 GPT-3, T5 FairScale Meta FSDP、混合精度
1.5K30编辑于 2025-07-02- 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 3.5 模型特点 优点： 具有 130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3（ 参数量达 1750 亿）。 训练数据的语言分布如下图所示，可以看到中文语料占比为 16.2% 按照模型参数量，BLOOM 模型有 560M、1.1B、1.7B、3B、7.1B 和 176B 这几个不同参数规模的模型。 小结 本小节主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
1.2K10编辑于 2024-09-24 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
魔搭社区LLM模型部署实践， 以ChatGLM3为例（二）
二 、多端部署-以ChatGLM3+个人Mac电脑为例 魔搭社区和Xinference合作， 提供了模型GGML的部署方式， 以ChatGLM3为例。 ChatGLM3使用的模型为GGML格式， 模型链接： https://modelscope.cn/models/Xorbits/chatglm3-ggml/summary 使用方式： 首先在mac上预装 模型到完成推理验证， 仅需要10s： Mac电脑配置： 推理示例： 三 、定制化模型部署 - 微调后命令行部署 结合魔搭微调框架swift， 可以实现定制化模型部署。 具体可以参考文档： https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/GetStarted/Deployment.md 本文以ChatGLM3模型 之后将上述合并后的 {ckpt_dir}-merged 的模型weights转为cpp支持的bin文件： # 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中 python3 chatglm_cpp/convert.py
1.4K30编辑于 2023-11-12 - 来自专栏第一专栏
LLM-TAP随笔——大语言模型基础【深度学习】【PyTorch】【LLM】
2.2、注意力机制 2.2.1、注意力机制（Attention） 注意力机制允许模型在处理信息时更加灵活和智能地选择性地关注输入的不同部分，从而提高了模型的性能和表现力。 query要计算自相关） 解释q,k,v的来源 q_1 = W_qa_1 k_1 = W_ka_1 v_1 = W_va_1 再往前，a的来源 最底层的输入（x1, x2, x3） 表示输入的序列数据，通过嵌入层（可选）将它们进行初步的embedding得到的a1,a2,a3 2.2.3、多头自注意力（Multi-headed Self-attention） 概括：注意力机制组合使用查询 2.4、BERT 预训练模型：在大规模数据事先训练，然后在特定任务上微调。 拿到预训练好的模型为底座，按照上述流程图去进行特定任务的微调。
90530编辑于 2023-09-26 - 来自专栏第一专栏
LLM-TAP随笔——语言模型训练数据【深度学习】【PyTorch】【LLM】
3、语言模型训练数据 数据质量对模型影响非常大。 典型数据处理：质量过滤、冗余去除、隐私消除、词元切分等。 训练数据的构建时间、噪音或有害信息情况、数据重复率等因素都对模型性能有较大影响。 模型卡片（Model Cards）：Hugging Face提倡模型卡片的使用，这是一种文档形式，用于提供有关预训练模型的详细信息、使用案例、性能评估和注意事项。这有助于提高模型的透明度和可解释性。 检查点是模型在训练或生成过程中的某个时间点的保存状态，通常包括模型的权重参数和其他相关信息，以便稍后能够重新加载模型并继续训练或进行推理。 在这种实验中，研究人员有目的地将模型的某些组件或特性删除或禁用，以评估这些组件对模型性能的影响。 思维树(Tree of Thoughts, ToT)：ToT提示是一种允许复杂的、多步骤问题通过LLM来解决的方法。
79750编辑于 2023-09-26 - 来自专栏计算机工具
LLM前言：推理加速、模型微调对齐、开源LLM、Agent、多模态
LLM前言：推理加速、模型微调/对齐、开源LLM、Agent、多模态 推理加速 推理加速是AI技术中的关键环节，能让AI模型在实际应用中更智能、更高效。推理加速技术主要通过算法优化和硬件加速来实现。 模型微调/对齐 模型微调：在已有的预训练模型基础上，通过针对特定任务或行业需求做局部调整，以提升模型在特定领域或任务中的适用性和完成度。微调方法包括全参数微调（FFT）、参数高效微调（PeFT）等。 模型对齐：确保模型的行为、输出与人类的期望、目标和价值观保持一致的过程。模型对齐的主要目标是避免模型做出对人类有害或不符合道德标准的行为。 实现模型对齐的方法包括清理和去偏训练数据、引入特定的目标函数、对模型输出进行调整以及引入人类反馈等。 开源LLM 开源LLM（大型语言模型）是指公开源代码的大型语言模型，允许开发者自由使用、修改和分发。开源LLM的出现降低了AI技术的门槛，促进了AI技术的创新和发展。
40210编辑于 2024-12-14 - 来自专栏NLP/KG
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践1.多模态大模型推理LLM 的推理流程：多模态的 LLM 的原理：代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型 ，视觉大模型，音频大模型的推理环境配置与安装以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ：点击模型右侧 Notebook 快速开发按钮，选择 GPU 环境 ：打开 Python 3 (ipykernel)：示例代码语言大模型推理示例代码#通义千问1_8B LLM大模型的推理代码示例#通义千问1_8B:https://modelscope.cn/models #第三轮对话 3rd dialogue turnresponse, history = model.chat(tokenizer, "给这个故事起一个标题", history=history)print vLLM 是一个由加州伯克利分校、斯坦福大学和加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟缓存和分页技术开发的 LLM 服务系统。
1.4K10编辑于 2024-05-28
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