雅安建设网站怎么开发一款小程序

雅安建设网站,怎么开发一款小程序,微信小程序的开发步骤流程,生产企业解决方案什么是大模型#xff1f; 大模型是一种通过海量数据训练出来的“通用智能系统”#xff0c;能理解语言、生成内容、进行推理#xff0c;并像人一样完成多种任务。 技术专业术语解释#xff1a; 大模型是基于 Transformer 架构的大规模神经网络#xff0c;通过预训练学习世…什么是大模型大模型是一种通过海量数据训练出来的“通用智能系统”能理解语言、生成内容、进行推理并像人一样完成多种任务。技术专业术语解释大模型是基于 Transformer 架构的大规模神经网络通过预训练学习世界语言与知识再通过微调与人类反馈优化使它具备理解、生成和推理能力。按照应用场景大模型可以大致分为两种第一种就是常见的大语言模型LLM一种能根据「前面的话」预测「下一句话」的模型本质是超强自动补全另一种是多模态模型如计算机视觉模型音频处理模型。大模型的使用方法非常简单我们可以将问题直接向大模型提出需求就能获得生动翔实的答复。例如:请从技术领先、稳定可靠、安全合规这三点来介绍我们为什么要使用大模型(查询专业知识可以启用知识库检索功能提升知识问答准确率)我们就能得到自己想要的答案当然也可以不框定区间那么它就会自动脑补进行分析创新和范围可能更广一般来说条件越具体的话我们想得到的答案也是更符合自己想要的。1大模型训练三阶段大模型的训练整体上分为三个阶段预训练、SFT(监督微调)以及RLHF(基于人类反馈的强化学习)预训练让模型变聪明SFT让模型变听话RLHF让模型变靠谱。预训练其实就是基于传输架构要提前喂入ai很多数据资料通过海量公开数据网页、书籍、代码、论文等让模型学会语言的基本规律语法、语义世界基本知识常识、事实推理与模式识别能力一句话理解让模型先“识字 通读世界知识”。预训练完成后模型只是“聪明且懂很多”但还不知道如何按照企业或用户的需求去回答问题。然后就引入SFT(监督微调)给模型大量人工编写的高质量指令与答案示例让模型学习如何听懂指令如何用更规范、结构化的格式回答如何执行任务改写、翻译、总结、写代码、生成内容等这相当于职业培训。预训练的学生很聪明但需要老师手把手教他“当别人问你时要这样回答。”这一步让模型从“懂”变成“会”一句话理解让模型学会按照“正确示范”来回答。最后就是RLHF(基于人类反馈的强化学习)一句话理解让模型知道“什么是更好的答案”并持续优化。人类对模型的多个回答进行排名哪个更好、哪个不行用强化学习如 PPO让模型不断优化趋向人类偏好价值观等等让其越来越符合人类思考习惯和方式能解决什么减少胡说八道Hallucination提升安全性避免违规回答提高回答的礼貌性、逻辑性、实用性控制模型风格与价值观其实可以类比为“师傅带徒弟 实战演练 不断纠偏”不仅学会怎么做更学会什么是“更好、更安全、更符合要求”的做法。2大模型特点1、大模型规模和参数量大2、适应性和灵活性强3、广泛数据集的预训练4、计算资源需求大3大模型工作流程大模型工作流程主要是两大类——分词化与词表映射文本生成过程。1、分词化(Tokenization)与词表映射分词化(Tokenization)是自然语言处理(NLP)中的重要概念它是将段落和句子分割成更小的分词(token)的过程。举一个实际的例子以下是一个英文句子I want to study ACA.为了让机器理解这个句子对字符串执行分词化将其分解为独立的单元。使用分词化我们会得到这样的结果:[‘!’ ,‘want’ ,‘to’ ,‘study’ ,‘ACA’ ,’.]将一个句子分解成更小的、独立的部分可以帮助计算机理解句子的各个部分以及它们在上下文中的作用这对于进行大量上下文的分析尤其重要。分词化有不同的粒度分类:-词粒度(Word-Level Tokenization)分词化如上文中例子所示适用于大多数西方语言如英语。-字符粒度(Character-Level)分词化是中文最直接的分词方法它是以单个汉字为单位进行分词化。-子词粒度(Subword-Level)分词化它将单词分解成更小的单位比如词根、词缀等。这种方法对于处理新词(比如专有名词、网络用语等)特别有效因为即使是新词它的组成部分(子词)很可能已经存在于词表中了。每一个token都会通过预先设置好的词表映射为一个tokenid这是token 的“身份证一句话最终会被表示为一个元素为token id的列表供计算机进行下一步处理。2、大语言模型生成文本的过程大语言模型的工作概括来说是根据给定的文本预测下一个token。对我们来说,看似像在对大模型提问但实际上是给了大模型一串提示文本让它可以对后续的文本进行推理。大模型的推理过程不是一步到位的当大模型进行推理时它会基于现有的token根据概率最大原则预测出下一个最有可能的token然后将该预测的token加入到输入序列中并将更新后的输入序列继续输入大模型预测下一个token这个过程叫做自回归。直到输出特殊token(如end ofsentence,专门用来控制推理何时结束)或输出长度达到阈值如下图所示我们现在常见的一些ai产品比如chatgpt,gemini,deepseek等等都是基于大模型而成的工具。相信大家如果耐心看完以上内容会对于大模型有一个详细的认识。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】