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完结8周

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[完结8周] 学习地址1：https://pan.baidu.com/s/12_AeLxAy9ueJzBsDkDKyvA 提取码: np1p 学习地址2：https://share.weiyun.com/grO4IKgp 密码：bfvf7y 一、什么是大型语言模型（LLMs）？ 当谈及当下火热的 AI 大型语言模型时，我们其实是在说一种神奇的软件，它能够以和我们一样自然的语言方式“交流”。这些隐藏在计算机里的家伙真的很厉害——时常让我们感觉像魔法，它们不仅能以酷似人类语言的方式开口说话，而且能在对话中理解上下文语境，产出仿佛是来自真实人类的回应。 这些语言模型通过啃下大量文本数据，学到了人类语言使用的种种套路。它们犹如语言大师，凭借学到的一套又一套技巧，写出的文本几乎难以分辨是机器还是真人的杰作。 现在越来越多的大语言模型已经逐渐进入我们的生活，如果你曾和虚拟助手开怼，或者跟人工智能客服小姐姐谈心，其实你已经和这帮AI大语言模型互动过了！这些AI大模型应用广泛，从聊天机器人到语言、网页翻译再到创意写作等领域都有它们的身影。 二、大语言模型的工作原理 大语言模型基于深度学习技术，利用神经网络对大量文本数据进行训练。训练过程中，模型会不断地学习语言的规律，包括词汇、语法、逻辑等方面。通过这种学习，模型逐渐掌握了人类语言的复杂性，从而可以生成符合语言规则的文本。 大语言模型(LLMs)的最新研究进展1可能将驱动下一代Chatbots的发展。然而，正如Meta的BlenderBot 3公开演示出现的状况所示，让AI Chatbots功能足够强大，又避免出现有危害的回应，这不是一个简单的任务。虽然我们相信LLMs在不久的将来会被用于许多商业场景，但是由LLMs驱动的Chatbots可能不会成为其中的一种应用。 三、使用大语言模型前后的Chatbots有何差别？ 但是，如果让我们将时光倒流，想一想BlenderBot 3在Chatbots中的位置，会发现Chatbots并不是新事物，其有着悠久的历史4。一个非常早期的自然语言Chatbot是ELIZA5，其由麻省理工学院的科学家在1966年开发。ELIZA的特别之处在于，它被专门设计来展示 "人类和机器之间交流的表面性"。它所做的只是将用户输入的关键性短语插入到预定义的句子模板中，但其效果令许多与该系统进行互动的人十分惊讶。 四、大语言模型的应用 借助大语言模型，我们可以实现以下功能： 智能问答：大语言模型可以根据用户的问题提供准确的答案，实现智能客服、知识问答等功能。 文本生成：大语言模型可以生成具有连贯性和创意的文章、报告、博客等，帮助人们提高写作效率。 翻译：大语言模型具有强大的翻译能力，可以在多种语言之间实现高质量的翻译。 情感分析：大语言模型可以对文本进行情感分析，从而帮助企业了解用户的需求和反馈。 文本摘要：大语言模型可以自动生成文本摘要，方便用户快速了解文章的主要内容。 语音识别和合成：大语言模型还可以应用于语音识别和语音合成技术，让机器能够更好地理解和生成人类语音。 五、为什么需要学习使用开源大模型 首先，目前GPT大模型的使用受到国内外的双重限制，这对于用户的操作空间产生了较大影响。此外，保证数据安全性对于企业来说至关重要，使用GPT大模型可能会存在数据泄露等安全隐患，这无疑增加了使用风险。 其次，在经济层面，使用GPT大模型通常是按量计费的，如果需要大规模使用，就需要支付相对较高的费用。这对于需要控制成本的企业来说，无疑增加了其运营压力。 再次，GPT大模型虽然可以进行微调，但是无法从训练语料层面进行定制化训练。这可能会导致中文对话显得稍显生硬，不够自然，无法满足一些特定需求。 因此，学习并使用开源大模型具有很大的必要性。它们不仅可以帮助我们避免上述问题，还可以根据我们的具体需求进行定制化训练，从而更好地满足我们的需求。 下面代码举例： x1 := float64(0.4) y1 := float64(0.5) fmt.Println("x1+y1=", x1+y1) //x1+y1= 0.9 x2 := float64(0.3) y2 := float64(0.6) fmt.Println("x2+y2=",x2+y2)//x+y=0.899999999999999 x3 := float64(0.1) y3 := float64(0.2) fmt.Println("x3+y3=",x3+y3)//x3+y3= 0.30000000000000004 0.1+0.2= 0.3 我们只需要清楚下面几个原则： iota在const中每新增一行常量声明将使iota计数一次； iota在const关键字出现时将被重置为0； 当且仅当 iota 出现在第⼀⾏时，使用iota计数的常量值才会从0开始 package main import ( "fmt" ) const ( C1 = "msg" C2 = iota C3 = iota ) const ( C4 = iota C5 = iota ) const ( A, B = iota + 1, iota + 2 //1,2 C, D //2,3 E, F //3,4 ) const ( Su = iota Mo Tu We Th Fr Sa ) const ( _ = iota //将0号计数占位，后面从1开始 KB = 1 << (10 * iota) // <<移位操作，速度比乘除法快 MB = 1 << (10 * iota) GB = 1 << (10 * iota) TB = 1 << (10 * iota) PB = 1 << (10 * iota) ) func main() { fmt.Printf("C1:%s, C2:%d, C3:%d, C4:%d, C5:%d \n", C1, C2, C3, C4, C5) fmt.Printf("A:%d, B:%d, C:%d, D:%d, E:%d, F:%d \n", A, B, C, D, E, F) fmt.Printf("Su:%d, Mo:%d, Tu:%d, We:%d, Th:%d, Fr:%d, Sa:%d \n", Su, Mo, Tu, We, Th, Fr, Sa) fmt.Printf("KB:%d, MB:%d, GB:%d, TB:%d, PB:%d \n", KB, MB, GB, TB, PB) } 下面是切片作为函数参数传递的例子： func main() { s := []string{"a", "b", "c"} fmt.Println("s:origin", s) changes1(s) fmt.Println("s:f1", s) changes2(s) fmt.Println("s:f2", s) changes3(s) fmt.Println("s:f3", s) } func changes1(s []string) { var tmp = []string{"x", "y", "z"} s = tmp } func changes2(s []string) { // item只是一个副本，不能改变s中元素的值 for i, item := range s { item = "d" fmt.Printf("item=%s;s[%d]=%s", item, i, s[i]) } } func changes3(s []string) { for i := range s { s[i] = "d" } }