编程之季

现有模型的局限性 一些模型能识别提示中的指令并执行零样本推理，而较小的大语言模型可能无法执行任务。包含示例（单样本或少样本推理）能帮助模型识别任务，但对小模型效果不佳，且占用上下文窗口空间。 微调方法

💥 硅谷连夜开会研究的中国黑科技 国产团队DeepSeek开源周炸场全球！连续6天放出「AGI基建革命」终极武器，开发者看完集体破防： 🌟 核弹级技术清单 1️⃣ FlashMLA 3000GB/s吞

🍭 字数限制：Max New Tokens 就像给AI设定“小作文上限”📝，比如100/150/200字 但AI可能提前收尾（遇到停止符⏹️），实际字数≤设定值 🤖 默认模式：Greedy Decod

👋今天来聊聊超火的大语言模型提示工程，学会了能让你和 AI 的互动效果直线上升📈！ ✨ 关键术语科普 📌提示（prompt）：就是咱们喂给模型的文本，它可是引导模型输出的关键～ 📌推理（inferen

《Attention is All You Need》是谷歌研究人员于 2017 年发表的一篇研究论文，该论文引入了 Transformer 模型。这是一种全新的架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）

Transformer 架构优势 超越 RNN：使用 Transformer 架构构建大语言模型，显著提升自然语言任务性能，相比早期 RNN 实现再生能力的飞跃。 自注意力机制： 学习相关性：能学习句

当别的AI公司还在用PR稿画饼时，这支自称“比你家车库还小"的AGI战队直接掀了牌桌——他们要在下周开启“开源周"！是的你没听错，连续5天每天开源一个生产级项目，这波操作堪比程序员界的“十二道锋味"。

关于本课程 在《生成式人工智能与大语言模型（LLMs）》课程中，你将学习生成式人工智能的工作原理基础，以及如何将其应用于实际场景。 课程收获 深度理解生成式人工智能，阐述基于大语言模型的生成式人工智能

Transformer 网络工作原理 复杂但重要：这是个复杂话题，2017 年《Attention Is All You Need》论文阐述了 Transformer 架构内复杂数据处理过程。