别摸我的婴儿肥

1. 简单自注意力机制 自注意力机制是所有基于 Transformer 架构的大语言模型的核心组成部分。 注：所谓注意力，在深度学习中就是权重。权重大，神经网络关注的就多。...

LLM的三个阶段： 构建模型: 数据准备和采样 注意力机制 LLM架构 预训练模型 训练 模型评估 权重 微调模型 在标记数据集上进行微调 从简化版本的自我注意力开始，然后...

词位置编码 将 token IDs 转换为连续的向量表示，也就是所谓的 token 编码，作为 LLM 的输入。...

从0开始LLM-词嵌入(embedding)-2：字节对编码（BPE）和 滑动窗口进行数据采样构建数据集...

从0开始LLM-词嵌入(embedding)：神经网络是没有办法直接处理视频、音频和文本等原始数据格式的，需要一种将原始数据表示为密集向量，以满足训练神经网络的数学运算的要...

Function Calling是指一种能力，让大型语言模型能够调用外部函数或API来执行特定任务。这种功能使得LLM不仅可以生成文本，还可以与外部系统交互，从而提供更实用...

2.1 Agent的四大要素 2.2 Agent的规划和决策能力 2.3 Agent的各种记忆机制 2.4 Agent的核心技能:调用工具 2.5 Agent的推理引擎 2...

what agent and why agent? agent四大特性、核心组件 agent的未来······...

Minicpm-V2.6------LoRA微调代码解读，官方文档+finetune.py文件的注释...

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储和检索大规模向量数据。大模型在处理自然语言任务时会生成高维向量，Milvus可以高效地管理和查询这些向量数据，从而加速模型的推...

主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络和卷积神经网络，都包含一个encoder和decoder。表现最好的模型通过attention机制连接encoder和decod...

《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》论文阅读...

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