大型语言模型（LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。通过此过程，转换器可学会理解基本的语法、语言和知识。借助转换器神经网络架构，人们可以使用非常大规模的模型，其中通常具有数千亿个参数。这种大规模模型可以摄取通常来自互联网的大量数据，但也可以从包含500多亿个网页的CommonCrawl和拥有约5700万个页面的Wikipedia等来源摄取数据。一般来讲，LLM主要是在已有的知识库上进行学习，然后通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景LLM（LargeLanguageModel）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨

在这篇文章中，了解更多关于AI大型语言模型（如ChatGPT）的潜力。了解他们如何彻底改变生产力，并探索他们与搜索引擎不断变化的关系。像ChatGPT这样的AI大型语言模型（LLM）已经风靡全球，并被集成到工作流程、平台和软件中，以提高我们的效率和生产力。ChatGPT就像新弗兰克的红辣酱;人们用它来做任何事情。像谷歌和必应这样的搜索引擎已经发生了变化，将人工智能聊天机器人纳入他们的算法中，但搜索引擎和人工智能LLM现在有同样的目的吗？以下是AILLM和搜索引擎之间的比较：功能AI大型语言模型旨在根据它们收到的输入生成类似人类的文本。他们可以回答问题、起草内容、提供建议、协助完成任务等等。虽然

近期大语言模型迅速发展，让大家看得眼花缭乱，感觉现在LLM的快速发展堪比寒武纪大爆炸，各个模型之间的关系也让人看的云里雾里。最近一些学者整理出了ChatGPT等语言模型的发展历程的进化树图，让大家可以对LLM之间的关系一目了然。论文：https://arxiv.org/abs/2304.13712Github(相关资源)：https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide最重要的进化树图：进化的树图现代语言模型的进化树追溯了近年来语言模型的发展,并强调了一些最著名的模型。同一分支上的模型关系更近。基于Transformer的模型显示为非灰色颜色:仅

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果原创 ully AI工程化 2023-08-2421:08收录于合集#LLM应用架构3个#领域技术13个动手点关注干货不迷路如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Promptlearning过程中contextwindow限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用，但实际落地过程中有大量的实际问题需要改进优化。llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交

说明大模型的基本特征就是大，单机单卡部署会很慢，甚至显存不够用。毕竟不是谁都有H100/A100,能有个3090就不错了。目前已经有不少框架支持了大模型的分布式部署，可以并行的提高推理速度。不光可以单机多卡，还可以多机多卡。我自己没啥使用经验，简单罗列下给自己备查。不足之处，欢迎在评论区指出。框架名称出品方开源地址FasterTranaformer英伟达FasterTransformergithubTGIhuggingfacehuggingface/text-generation-inferencevLLM伯克利大学LMSYS组织github-vllmdeepspeed微软github.com

ASurveyofLargeLanguageModels前言4.PRE-TRAINING4.1数据收集4.1.1数据源4.1.2数据预处理4.1.3预训练数据对LLM的影响4.2模型架构4.2.1典型架构4.2.2详细配置4.2.3预训练任务4.2.4解码策略4.2.5总结和讨论4.3模型训练4.3.1优化设置4.3.2可扩展的训练技术前言随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨

越狱：大语言模型安全训练何以失败本文的目标是分析LLM能够被越狱的原因论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.024831.Jailbreak介绍随着大模型的应用越来越广泛，有一些人就想利用大模型去获得一些有害信息。所以现在的大语言模型在预训练之后都会经过安全训练阶段，这个阶段会设置一些安全措施，比如过滤和对齐等，让模型的输出符合人类价值观，训练它拒绝提供有害信息的请求，如图1这种有害问题，它就会拒绝回答.图1越狱攻击就是通过设计Prompt，绕过大模型开发者为其设置的安全和审核机制，利用大模型对输入提示的敏感性和容易受到引导的特性，诱导大模型生成不合规的、本应被屏蔽的

AI视频生成，或许就是2024年下一个最前沿（juan）的领域。回看过去几个月，RunWay的Gen-2、PikaLab的Pika1.0，国内大厂等大波视频生成模型纷纷涌现，不断迭代升级。这不，RunWay一大早就宣布Gen-2支持文本转语音的功能了，可以为视频创建画外音。图片当然，谷歌在视频生成上也不甘落后，先是与斯坦福李飞飞团队共同发布了W.A.L.T，用Transformer生成的逼真视频引来大波关注。图片今天，谷歌团队又发布了一个全新的视频生成模型VideoPoet，而且无需特定数据便可生成视频。图片论文地址：https://blog.research.google/2023/12/v

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别中，出于以下的原因，你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM：脱机:不需要互联网连接。模型访问:在本地运行模型，可以尝试开源模型(Llama2、Vicuna、Mistral、OpenOrca等等)。隐私:当在本地运行模型时，没有信息被传输到云。尽管在使用GPT-4、Bard和claude2等基于云的模型时，隐私问题可能被夸大了，但在本地运行模型可以避免任何问题。实验:如果你看到了生成人工智能的价值，可以通过测试了解模型的细节并知道还有什么可用。成本:开源模