LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师
核心代码，注释必读
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LLM大语言模型算法特训 - Transformer介绍
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自然语言处理中的 Transformer 模型真正改变了我们处理文本数据的方式。
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Transformer 是最近自然语言处理发展的幕后推手，包括 Google 的 BERT。
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了解 Transformer 的工作原理、它如何与语言建模、序列到序列建模相关，以及它如何支持 Google 的 BERT 模型。
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编码器和解码器都是递归神经网络。
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在编码器中的每个时间步骤，递归神经网络从输入序列获取词向量（xi），从前一个时间步骤中获取一个隐状态（Hi）。
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隐状态在每个时间步骤中更新。
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最后一个单元的隐状态称为语境矢量（context vector）。它包含有关输入序列的信息。
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然后将该语境矢量传递给解码器，然后使用它生成目标序列（英文短语）。
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如果我们使用注意力机制，则隐状态的加权和将作为语境矢量传递给解码器。
AI大语言模型算法工程师 - 大模型应用开发框架LangChain
LangChain 是一个基于大语言模型（LLM）的应用程序开发框架，它提供了一整套工具、组件和接口，简化了创建大模型应用程序的过程，方便开发者使用语言模型实现各种复杂的任务，比如聊天机器人、文档问答、各种基于 Prompt 的助手等。根据 官网的介绍，它可以让你的应用变得 Data-aware 和 Agentic：
Data-aware：也就是数据感知，可以将语言模型和其他来源的数据进行连接，比如让语言模型针对指定文档回答问题； Agentic：可以让语言模型和它所处的环境进行交互，实现类似代理机器人的功能，帮助用户完成指定任务；
我们首先从一个简单的例子开始：
| 1234567 | from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.9)``response = llm.predict("给水果店取一个名字")``print(response) # 果舞时光 |
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LangChain 集成了许多流行的语言模型，并提供了一套统一的接口方便开发者直接使用，比如在上面的例子中，我们引入了 OpenAI 这个 LLM，然后调用 llm.predict() 方法让语言模型完成后续内容的生成。如果用户想使用其他语言模型，只需要将上面的 OpenAI 换成其他的即可，比如流行的 Anthropic 的可以找到 LangChain 目前支持的所有语言模型接口。
回到上面的例子，llm.predict() 方法实际上调用的是 OpenAI 的接口，这个接口的作用是给定一个提示语，让 AI 生成后续内容；我们知道，除了 Completions，OpenAI 还提供了一个 接口，也可以用于生成后续内容，而且比 Completions 更强大，可以给定一系列对话内容，让 AI 生成后续的回复，从而实现类似 ChatGPT 的聊天功能。
