过去几个月里，我们对于大语言模型的一系列探索，如ChatGPT端到端实践与应用开发、LLaMA与ChatGLM的微调试验、GitHubCopilot逆向工程分析、动态上下文工程（即LangChain）的研究，驱使着我去写一个总结，也是一个面向程序员的LLM指南。也是好久没有写这个系列（程序员必知）的文章。作为一个从个人经验总结的文章，本文涉及的知识点可能有点多，主要会从以下几个点出发：基础篇：充分运用LLM能力Prompt编写：Prompt学习与编写模式Prompt管理：Prompt即代码应用篇：LLM下的应用架构设计新的交互设计新的工序：大模型友好的流程架构设计的新变化高级篇：面向特定场景的
现如今，大模型无疑是最火的风口之一。2022年12月，ChatGPT横空出世，不仅再次点燃了人们对于人工智能领域的热情，同时也打开了新技术的潘多拉魔盒，诸多科技企业纷纷紧随其后，发布大模型产品或宣布相关的开发计划。作为一种利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型，大模型利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型。通过学习大量文本数据，学习语言模式和语义理解，从而能够执行任务。这些任务可以从翻译文本到回复聊天机器人对话，基本上是任何需要某种语言分析的任务。除了加速翻译、聊天机器人和人工智能助理等自然语言处理应用程序外，大模型还用于医疗保健、软件开发和许多其他领域的用例。例如，使用大模型
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文介绍核心内容为如何从宏观层面构建优秀的大语言模型，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。文章目录1.常见误区2.两个关键定律2.1定律一2.2定律二3.预训练、指令微调和强化学习之间的关系4.大模型的核心能力5.如何在指令微调上取得较好的效果1.常见误区 最近在和一些初
即便全力奔跑，也不一定能跟上时代的步伐。但如果失去了学习的动力，很可能会被时代淘汰。而且，当时代淘汰我们的时候，往往不会有任何预警。基于大模型的ChatGPT给我们带来了极大的震撼，那么什么是大模型呢？1.大型语言模型大型语言模型(LLM)被简称为大模型，是一类基础模型。这些模型可以通过微调转移到许多下游任务，因为它们已经在大量无监督和非结构化数据的情况下进行了训练。像GPT-3或BERT这样的大型语言模型(LLM)是深度神经网络，其核心是Transformer的体系结构。Transformer体系结构包括两部分:编码器和解码器。编码器和解码器大部分是相同的(有一些不同之处)，另外，对于编码器
我正在使用VisualStudio性能工具试图找出我的程序内存不足的原因。在猜到该怎么做之后，我制作了这个显示:-好像提示here对象的大小仅包括对象，包含的大小包括对象引用的所有对象。但是相关的对象是这样定义的:-PublicStructureTemperatureImplementsIMeasurements,IComparable(OfTemperature)PrivateConstKELVIN_TO_CENTIGRADEAsDouble=273.15PrivatetemperatureAsDoubleFriendSubNew(ByValpassed_temperatureAsD
我正在使用VisualStudio性能工具试图找出我的程序内存不足的原因。在猜到该怎么做之后，我制作了这个显示:-好像提示here对象的大小仅包括对象，包含的大小包括对象引用的所有对象。但是相关的对象是这样定义的:-PublicStructureTemperatureImplementsIMeasurements,IComparable(OfTemperature)PrivateConstKELVIN_TO_CENTIGRADEAsDouble=273.15PrivatetemperatureAsDoubleFriendSubNew(ByValpassed_temperatureAsD
我正在刷新自己的内存信息，但我对单词的大小感到困惑。在我的理解中，Word不是一个通用定义的大小，而是由特定系统定义的大小(以字节数计)。根据维基百科:Hence,aprocessorwith32-bitmemoryaddressescandirectlyaccess4GiBofbyte-addressablememory.这是否意味着32位处理器可以处理4,294,967,295个字？32位Windows的RAM限制为4GB，但阅读单词的含义让我感到疑惑。Windows中的每个字是否等于1个字节？一个字的大小是否只是更大的字节数，而32位处理器能够处理8GB、10GB、12GB甚至更
我正在刷新自己的内存信息，但我对单词的大小感到困惑。在我的理解中，Word不是一个通用定义的大小，而是由特定系统定义的大小(以字节数计)。根据维基百科:Hence,aprocessorwith32-bitmemoryaddressescandirectlyaccess4GiBofbyte-addressablememory.这是否意味着32位处理器可以处理4,294,967,295个字？32位Windows的RAM限制为4GB，但阅读单词的含义让我感到疑惑。Windows中的每个字是否等于1个字节？一个字的大小是否只是更大的字节数，而32位处理器能够处理8GB、10GB、12GB甚至更
