 一、大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。 二、这个大语言模型到底有多大？ 拿 GPT 来说， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料，就语言材料，这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面，这是一个非常非常庞大的一个数据库。 三、大模型的能力 2.1 涌...阅读全文
 深入学习小程序框架底层原理，培养双线程思维——前端高手特训 从0到1带你手写一个微信小程序底层框架！ 无论你是一位新手，还是一位有经验的开发者，能够自研一套小程序底层框架，都是你突破技术瓶颈有效途径。我将通过本篇文章带领大家从架构设计 ，原理剖析，再到源码的实现，一步步地实战构建一个完整的微信小程序底层框架，让大家深度掌握小程序双线程原理，助力大家具备把握最佳机会的能力和提升获取心仪Offer的成功率，成为一个真正有实力的技术人才！！ 一、首先，我们先来认识小程序，那么什么是小程序呢？ 小程序是一种不需要下载安装即可使用...阅读全文
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 给大家分享一套课程——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，源码+PDF课件下载。 大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。 训练语言模型需要向其提供大量的文本数据，模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的，使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中，模型通过预测序列中的下一个词或标记，为输入的数据生成自己的标签，并给出之前的词。 训练过程包括两个主要步骤：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）： 在预训练阶段，模型从...阅读全文
【15章】前端高手特训 从0到1带你手写一个微信小程序底层框架 视频课程分享——前端高手特训 从0到1带你手写一个微信小程序底层框架，课程包更新，附源码。大家下载学习。 微信小程序实质上是一款基于web技术的应用程序，他和我们平常所接触到的前端网页是大同小异的。相同点在于他们使用的开发语言，代码结构以及代码的运行机制是一样。但是他们也存在一些不同之处，最直观地来看，网站页面是运行在浏览器中，微信小程序是运行在微信中。此外，微信小程序能够做到与微信紧密相融，使得在一些功能上的开发更为方便。比如获取用户身份，因为微信账号实际上已经标识了用户身份，只需要调取微信的信息就能很方便地知道用户是谁。此外还有包括手机位置信息，使用手机存储等，借助微信这一平台，小程序都能达到近乎原生APP的操作体验。 假设...阅读全文
 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...阅读全文
 大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，可以学习和预测自然语言文本的规律和模式。简单来说，大语言模型就是一个能够理解和生成自然语言的AI程序。在大语言模型中，神经网络模型可以通过学习大量的语料数据，来自动地提取自然语言文本中的特征和模式，从而实现自然语言的理解和生成。 具体来说，大语言模型的基本思想是将自然语言文本看作是一种序列数据，例如单词序列或字符序列。神经网络模型可以通过输入这些序列数据，并通过多层神经元的计算和转换，来生成对应的输出序列。在大语言模型中，神经网络模型通常采用循环神经网络（RNN）、长短时记忆...阅读全文
LLM应用开发平台特训营（20周） 什么是大语言模型（LLM） 通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、Mistral、BERT等都是LLM，LLM是对训练文本信息的压缩，同时拥有了泛化能力，不同于数据库和搜索引擎，LLM能创造性地生成历史上没有出现过的文本内容。 LLM能做什么 总体可以概括为：创作内容、处理和分析数据、自动化任务、智能客服 • 写作：写邮件、计划书、宣传文案、简单的故事等，可以模仿小红书风格、指定作家风格，尤其适合写长篇套话，但目前要写出完整且有趣的小说还比较难。 • 润色：提供大纲或已有文本，由LLM来扩写、改写，适用于洗稿、避免被查重等场景。 • 总结：提供会议记录、文章，由LLM自动总结要点和待办...阅读全文
LLM应用开发平台特训营来百度APP畅享高清图片获课：点我获取资源：上方URL获取资源大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，它们能够生成高质量的文本、理解和回答问题、翻译语言等。为了充分利用这些模型的能力，许多公司和组织开发了专门的应用开发平台，这些平台提供了丰富的工具和服务，使开发者能够更容易地构建基于 LLM 的应用。以下是几个知名的 LLM 应用开发平台及其特点：1. Hugging FaceHugging Face 是一个领先的 NLP 开发者社区和平台，提供了大量的预训练模型和工具。特点：Transformers 库：包含了大量的预训练模型，如 BERT、GPT、T5 等。Model Hub：一个模型共享...阅读全文
前端高手特训 从0到1带你手写一个微信小程序底层框架-mk获课：jzit.top/5085/获取ZY↑↑方打开链接↑↑双线程简易模型与初步认识在计算机技术中，双线程模型是一种重要的并发执行机制，它允许系统在同一时间内处理多个任务，从而提高整体的处理效率和响应速度。本文将对双线程模型进行简易介绍，帮助读者对其有一个初步的认识。一、双线程模型的基本概念双线程模型是指在一个程序或系统中同时存在两个独立的线程，这两个线程可以并发地执行不同的任务。线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。每个线程都拥有独立的线程上下文，包括线程ID、程序计数器、寄存器集合、堆栈等。在双线程模型中，这两个线程可以共享进程的资源，如内存空间和文件句柄等，但也可以拥有各自独立的资...阅读全文
妙思维-WEB前端高级工程师养成计划「全修精英特训」（无秘分享）获课：jzit.top/130/获取ZY↑↑方打开链接↑↑WEB前端高级工程师养成计划在数字化时代，前端技术作为连接用户与后端服务的桥梁，其重要性不言而喻。成为一名优秀的WEB前端高级工程师，不仅需要扎实的技术基础，还需要持续学习、勇于探索的精神。本文将为你制定一个详细的养成计划，帮助你逐步成长为一名前端领域的佼佼者。一、基础阶段：夯实根基HTML/CSS/JavaScript：作为前端开发的三大基石，你需要熟练掌握HTML的语义化标签、CSS的布局与样式设计、JavaScript的基础语法与DOM操作。ES6+：随着JavaScript语言的不断演进，ES6及更高版本的新特性（如箭头函数、模板字符串、Promise等）已成为现...阅读全文
妙思维-WEB前端高级工程师养成计划【全修精英特训】（完结）成为一名WEB前端高级工程师的路径随着互联网的发展，Web前端技术已经变得越来越复杂和多样化。作为一名Web前端工程师，如何从基础入门到成为一名高级工程师，掌握一系列必要的技能是至关重要的。本文将探讨成为一名Web前端高级工程师所需的知识和技能，并为前端开发者提供一些成长的建议。一、掌握基本的前端技术栈HTML5：HTML（超文本标记语言）是网页的结构基础。HTML5是目前广泛使用的版本，支持多种新特性，如语义化标签、音视频支持、canvas绘图、localStorage、Web Workers等。作为前端开发人员，熟悉HTML5的语义标签和新特性是必不可少的。CSS3：CSS（层叠样式表）用于控制网页的外观。CSS3引入了许多新的...阅读全文
LLM大语言模型算法特训LLM大语言模型算法特训：探索人工智能的前沿随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。这些模型通过海量数据的训练，能够生成高质量的文本、理解复杂的语言结构，并在多种任务中表现出色。本文将探讨LLM大语言模型的算法特训，以及如何通过系统化的训练提升模型性能。一、LLM大语言模型的核心技术Transformer架构Transformer架构是LLM的核心，它通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统RNN和LSTM模型中的梯度消失问题。Transformer的并行计算能力也大大提高了训练效率。预训练与微调LLM通常采用两阶段训练策略：预训练和微调。预...阅读全文
获课♥》789it.top/5805/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 揭秘LLM应用开发：构建下一代智能平台的深度技术指南——从模型调优到工程化落地的全链路解密一、LLM技术内核：超越API调用的深度掌控模型架构的透明化与定制开源模型选型：Llama 3、Falcon、Qwen的技术特性与适用场景对比。轻量化改造：LoRA微调、模型量化（4/8-bit）、知识蒸馏（Teacher-Student架构）。私有化部署：基于vLLM/TGI的高效推理服务部署，支持动态批处理与连续令牌生成优化。Prompt工程的进阶策略结构化提示模板：Chain-of-Thought（思维链）、ReAct（推理+行动）范式设计。上下文压缩技术：AutoContext、关键信息提取，突破Token长度限制。动态提示生成...阅读全文
【完结20周】LLM应用开发平台特训营 大语言模型（英语：Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习的人工智能技术，也是自然语言处理的核心研究内容之一 [6]。其核心是使用大规模数据集对模型进行训练，从而使其能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。这些模型通过层叠的神经网络结构，学习并模拟人类语言的复杂规律，达到接近人类水平的文本生成能力。大语言模型采用与小模型类似的Transformer架构和预训练目标（如 Language Modeling），与小模型的主要区别在于增加模型大小、训练数据和计算资源。相比传统的自然语言处理（Netural Language Processing, NLP）模型，大语言模型能够更好地理解和生成自然文本，同时表现出一定的逻辑思维...阅读全文
慕K网体系课-LLM应用开发平台特训营（完结）获课♥》789it.top/5805/获取ZY↑↑方打开链接↑↑当前主流的大型语言模型（LLM）应用开发平台及生态体系的深度解析，涵盖技术架构、核心功能、典型场景及未来趋势：一、企业级全栈开发平台1. 天壤小白 LLM APP Stack核心能力：提供从提示词工程、检索增强生成（RAG）、智能体（AI Agent）构建到模型运维的全流程工具链，支持私有化部署和企业级定制。技术亮点：多模型集成：兼容 GPT-4、Claude、LLaMA 等主流模型，并内置多模型评测体系。智能体开发：支持自主代理（Autonomous Agent）的可视化编排，可调用外部 API 和工具。企业级特性：提供 SSO/LDAP 集成、流量控制、内容安全审查等功能，满足金...阅读全文
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