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語(yǔ)言模型

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創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2021-08-19

語(yǔ)言模型的視頻教程

ABAQUS參數(shù)化建模（批量建模）——Python語(yǔ)言編寫內(nèi)核腳本快速完成盾構(gòu)隧道模型
ABAQUS參數(shù)化建模（批量建模）——Python語(yǔ)言編寫內(nèi)核腳本快速完成盾構(gòu)隧道模型

在ABAQUS軟件主頁(yè)面中一些過(guò)于繁瑣的操作完全可以由“膠水”語(yǔ)言來(lái)完成，使用Python語(yǔ)言完成批量建模，命令流操作，簡(jiǎn)單快捷，一步到位，將各部分的批量建模命令匯總到一起并設(shè)置參數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)參數(shù)化建模，即輸入合理的參數(shù)就可以完成建模計(jì)算等。

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人機(jī)語(yǔ)音交互技術(shù)（一）
人機(jī)語(yǔ)音交互技術(shù)（一）

人機(jī)語(yǔ)音交互技術(shù)系列課程主要內(nèi)容包括：車載語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)開(kāi)發(fā)、關(guān)鍵方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、人機(jī)交互系統(tǒng)的原型搭建及系統(tǒng)設(shè)計(jì)、語(yǔ)音識(shí)別相關(guān)算法的研究與開(kāi)發(fā)，聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型的訓(xùn)練。分為五個(gè)視頻，共計(jì)260分鐘。

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語(yǔ)言模型圖1

語(yǔ)言模型的實(shí)例教程

你將超越簡(jiǎn)單的提示詞實(shí)驗(yàn)，學(xué)習(xí)如何利用大型語(yǔ)言模型、嵌入技術(shù)、檢索、智能體、工具和全棧應(yīng)用架構(gòu)，設(shè)計(jì)可靠、可擴(kuò)展且適合企業(yè)使用的AI系統(tǒng)。課程的每個(gè)部分都包含循序漸進(jìn)的實(shí)踐實(shí)驗(yàn)，確保你不僅理解概念，還能通過(guò)真實(shí)代碼實(shí)現(xiàn)這些概念。 - 課程模塊： - 模塊1——生成式AI入門：通過(guò)理解生成式AI與判別式模型的區(qū)別、生成式系統(tǒng)的重要性以及它們?cè)谄髽I(yè)軟件、醫(yī)療保健、金融和航空等真實(shí)行業(yè)中的應(yīng)用，建立堅(jiān)實(shí)的概念基礎(chǔ)。實(shí)踐實(shí)驗(yàn)：比較判別式模型與生成式模型，使用基于Transformer的模型生成文本，并繪制真實(shí)世界中生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景。 - 模塊2——Transformer架構(gòu)與大型語(yǔ)言模型基礎(chǔ)：揭開(kāi)Transformer的工作原理，包括自注意力機(jī)制、位置編碼以及編碼器與解碼器架構(gòu)。你還將探索令牌化、嵌入技術(shù)、上下文窗口，以及大型語(yǔ)言模型如何通過(guò)預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、指令調(diào)優(yōu)和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)踐實(shí)驗(yàn)：實(shí)現(xiàn)自注意力概念，可視化令牌化和嵌入過(guò)程，并在高層模擬大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練流程。 - 模塊3——大型語(yǔ)言模型實(shí)踐：親手實(shí)踐熱門的大型語(yǔ)言模型系列，包括GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral和Falcon，并學(xué)習(xí)如何根據(jù)質(zhì)量、成本、延遲和應(yīng)用場(chǎng)景要求選擇合適的模型。實(shí)踐實(shí)驗(yàn)：構(gòu)建多模型評(píng)估工具，測(cè)試幻覺(jué)現(xiàn)象和偏見(jiàn)，并使用溫度參數(shù)、核采樣（top-p）和最大令牌數(shù)等參數(shù)集成大型語(yǔ)言模型API。 - 模塊4——工程師的提示詞工程：將提示詞工程作為軟件工程學(xué)科進(jìn)行教學(xué)，涵蓋系統(tǒng)、用戶和助手角色，零樣本、單樣本和少樣本提示技術(shù)，以及思維鏈、自一致性和基于約束的提示等高級(jí)技術(shù)。實(shí)踐實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)穩(wěn)健的提示詞模板，防范提示詞注入攻擊，并為安全提示實(shí)現(xiàn)輸入/輸出驗(yàn)證。
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3.4 融合大語(yǔ)言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 融合大語(yǔ)言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能仿真平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景，除了常規(guī)的基于仿真平臺(tái)的仿真工作以外，基于大語(yǔ)言模型LLM+機(jī)器學(xué)習(xí)ML的賦能，擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景如下： 圖 3 融合大語(yǔ)言模型的智能仿真平臺(tái)擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景 基于上述架構(gòu)的進(jìn)行了SimManager+DeepSeek+Odyssee的本地化集成部署。采用DeepSeek開(kāi)源的大語(yǔ)言模型,并在本地部署文字向量化數(shù)據(jù)庫(kù)，將本地（用戶生產(chǎn)環(huán)境則對(duì)應(yīng)SDM數(shù)據(jù)庫(kù)）的仿真知識(shí)，進(jìn)行向量化存入本地向量數(shù)據(jù)庫(kù)，作為在仿真專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行更精確回答的基礎(chǔ)。 因原始的大語(yǔ)言模型未涵蓋本地知識(shí)，在構(gòu)建本地向量數(shù)據(jù)庫(kù)前，針對(duì)相關(guān)問(wèn)題不能給出準(zhǔn)確的回答。在將相關(guān)數(shù)據(jù)和文檔上傳SimManager平臺(tái)，同時(shí)進(jìn)行向量化。當(dāng)用戶提問(wèn)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將帶有提示詞的上下文信息提供給大語(yǔ)言模型，能夠給出準(zhǔn)確的回答。如下圖： 圖 4 基于DeepSeek本地知識(shí)庫(kù)的仿真平臺(tái)問(wèn)答場(chǎng)景（1） 圖 5 基于DeepSeek本地知識(shí)庫(kù)的仿真平臺(tái)問(wèn)答場(chǎng)景（2） 04 應(yīng)用成效與價(jià)值提升 通過(guò)應(yīng)用實(shí)踐，融合大語(yǔ)言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺(tái)，能夠進(jìn)一步擴(kuò)展仿真平臺(tái)的使用場(chǎng)景，協(xié)助仿真人員實(shí)現(xiàn)仿真知識(shí)快速反饋、仿真數(shù)據(jù)挖掘和重用、協(xié)助文檔生成、專家經(jīng)驗(yàn)重用等，如下所示： 圖5 融合大語(yǔ)言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺(tái)
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LLM 有能力為 AI 驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序帶來(lái)革命，但該領(lǐng)域的進(jìn)步似乎有點(diǎn)困難，因?yàn)閮H僅增加模型的大小可能會(huì)提高其性能，但在特定時(shí)間之后，性能會(huì)達(dá)到飽和，處理這些模型的挑戰(zhàn)將大于通過(guò)進(jìn)一步增加模型大小所實(shí)現(xiàn)的性能提升。 常見(jiàn)問(wèn)題解答 1. 什么是大型語(yǔ)言模型？ 大型語(yǔ)言模型是一種強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。 2.什么是 AI 中的 LLM？ 在 AI 中，LLM 是指專為自然語(yǔ)言理解和生成而設(shè)計(jì)的大型語(yǔ)言模型，例如 GPT-3。 3. 什么是最好的大型語(yǔ)言模型？ 打開(kāi) AI，ChatGPT，GPT-3，GooseAI，Claude，Cohere，GPT-4。 4. LLM 模型如何運(yùn)作？ LLM 的工作原理是針對(duì)不同的語(yǔ)言數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)模式和關(guān)系進(jìn)行訓(xùn)練，使他們能夠理解和生成類似人類的文本。 5. 什么是 LLM 模型的示例？ GPT-3 （Generative Pre-trained Transformer 3） 是 AI 中最先進(jìn)的大型語(yǔ)言模型的一個(gè)例子。 6. 什么是用于教育的大型語(yǔ)言模型？ 大型語(yǔ)言模型被廣泛用于教育目的： 提供學(xué)習(xí)目標(biāo) 向?qū)W生提供任何主題的批判性總結(jié) 就學(xué)生想學(xué)習(xí)的任何主題進(jìn)行教育。 ?
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科盛科技 / 簡(jiǎn)錦昌 副總經(jīng)理 (轉(zhuǎn)載自繁體版ACMT電子技術(shù)月刊No.092) 什么是大語(yǔ)言模型(LLM)？ 大語(yǔ)言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領(lǐng)域中一種基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它通過(guò)處理大量的文本資料來(lái)理解、生成和翻譯自然語(yǔ)言。這些模型以龐大的參數(shù)規(guī)模為特點(diǎn)，并利用了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，尤其是變換器(Transformer)架構(gòu)，使得它們?cè)谧匀?em>語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)中表現(xiàn)出色。 大語(yǔ)言模型通常由數(shù)十億甚至上千億個(gè)參數(shù)構(gòu)成。這些參數(shù)是在大量的文本資料上訓(xùn)練得到的，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法來(lái)優(yōu)化。訓(xùn)練一個(gè)大語(yǔ)言模型需要巨大的計(jì)算資源，通常使用數(shù)百個(gè)GPU或TPU并行處理，以處理海量的資料集。 圖1：大家看到LLM提供的問(wèn)答服務(wù)只是冰山的一角，其背后隱含著大量的文字?jǐn)?shù)據(jù)資料 常見(jiàn)的LLM應(yīng)用方式 ChatGPT就是一種LLM，相信大家都有接觸過(guò)，只要在聊天框中輸入問(wèn)題或請(qǐng)求，例如撰寫文章、翻譯文本或生成程序碼，等待幾秒鐘，ChatGPT將自動(dòng)生成文字。如果需要進(jìn)一步調(diào)整輸出，可以繼續(xù)與其互動(dòng)，輸入更具體的指令或要求。大語(yǔ)言模型的應(yīng)用范圍非常廣泛。它們?cè)诟鞣N自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，常見(jiàn)的應(yīng)用包括： ? 自然語(yǔ)言生成 LLM能夠生成流暢且連貫的文本，常用于自動(dòng)化內(nèi)容生成、寫作輔助和對(duì)話系統(tǒng)。 ? 機(jī)器翻譯 通過(guò)理解多種語(yǔ)言之間的復(fù)雜關(guān)系，LLM可以進(jìn)行高質(zhì)量的語(yǔ)言翻譯。 ? 文本摘要 LLM能夠自動(dòng)從長(zhǎng)文檔中提取關(guān)鍵內(nèi)容，生成簡(jiǎn)短的摘要。 ? 對(duì)話系統(tǒng) 基于LLM的聊天機(jī)器人能夠與人類進(jìn)行自然的對(duì)話，并且能夠理解上下文進(jìn)行合理的回復(fù)。
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MP4 |視頻：h264， 1920×1080 |音頻：AAC，44.1 KHz 語(yǔ)言：英語(yǔ) |大小：5.65 GB |時(shí)長(zhǎng)： 7h 26m 掌握生成式 AI 和大型語(yǔ)言模型 （LLM）。探索和部署 LLM 應(yīng)用程序，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論。 您將學(xué) 到什么 通過(guò)選擇、培訓(xùn)和應(yīng)用 LLM 來(lái)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)給定業(yè)務(wù)問(wèn)題的完整解決方案 比較和對(duì)比提高 LLM 解決方案性能的最新技術(shù)，例如 RAG、微調(diào)和代理工作流程 權(quán)衡領(lǐng)先的 10 個(gè)前沿 LLM 和 10 個(gè)開(kāi)源 LLM，并能夠?yàn)榻o定任務(wù) 選擇最佳選擇通過(guò)應(yīng)用領(lǐng)先的開(kāi)源平臺(tái)、框架和工具來(lái)解決問(wèn)題，包括Hugging Face、Gradio和Weights & Biases 。 說(shuō)明常見(jiàn)的AI范式，并確定最適合每個(gè) 范式的業(yè)務(wù)問(wèn)題類型。 定義圍繞深度學(xué)習(xí)的基本數(shù)據(jù)科學(xué)概念，包括訓(xùn)練與推理，泛化與過(guò)度擬合，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 背后的關(guān)鍵思想。描述核心概念，如生成式AI、LLMs和Transformer架構(gòu)，并討論以最先進(jìn)的性能 可以實(shí)現(xiàn)什么。 詳細(xì)解釋LLMs如何工作，以便能夠訓(xùn)練和測(cè)試它們，將它們應(yīng)用于新的場(chǎng)景，并診斷和修復(fù)常見(jiàn)問(wèn)題 。 使用前沿和開(kāi)源模型在Python中實(shí)施LLM解決方案，包括API和直接推理。 執(zhí)行代碼以編寫文檔、回答問(wèn)題和生成圖像。 要求 熟悉 Python。本課程不涵蓋 Python 基礎(chǔ)知識(shí)，而是用 Python 完成的。 描述 掌握生成式 AI 和 LLM：為期 8 周的實(shí)踐之旅通過(guò)行業(yè)資深人士 Ed Donner 領(lǐng)導(dǎo)的實(shí)踐項(xiàng)目加速您在 AI 領(lǐng)域的職業(yè)生涯。構(gòu)建高級(jí)生成式 AI 產(chǎn)品，試驗(yàn) 20 多種開(kāi)創(chuàng)性模型，并掌握最先進(jìn)的技術(shù)，如 RAG、QLoRA 和 Agents。? 使用尖端模型和框架構(gòu)建高級(jí)生成式 AI 產(chǎn)品。
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語(yǔ)言模型圖2

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語(yǔ)言模型大語(yǔ)言模型大型語(yǔ)言模型大語(yǔ)言模型應(yīng)用大語(yǔ)言模型部署大型語(yǔ)言模型（LLMs） 智能座艙汽車中控系統(tǒng)大語(yǔ)言模型智能座艙大語(yǔ)言模型大語(yǔ)言模型大語(yǔ)言模型 三維模型逆向建模C語(yǔ)言本構(gòu)模型abaqus部署大語(yǔ)言模型bim 大語(yǔ)言模型結(jié)合

語(yǔ)言模型的最新內(nèi)容

大模型與工具展區(qū) 通用基礎(chǔ)大模型（大語(yǔ)言模型、視覺(jué)大模型、語(yǔ)音大模型、多模態(tài)大模型）、垂直行業(yè)/領(lǐng)域大模型、大模型開(kāi)放平臺(tái)、AI Agents、Al開(kāi)源社區(qū)、模型平臺(tái)/模型服務(wù)等。 展會(huì)優(yōu)勢(shì) 優(yōu)勢(shì)一：把握全球發(fā)展新機(jī)遇，拓寬國(guó)際視野 深圳國(guó)際人工智能展覽會(huì)不僅是一場(chǎng)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能行業(yè)盛會(huì)，更是一個(gè)面向全球的開(kāi)放平臺(tái)。
、AI芯片、語(yǔ)言模型LLM、多模態(tài)大模型LMM、視覺(jué)傳感器、3D相機(jī)、激光雷達(dá)、多目視覺(jué)、傳感器與執(zhí)行器、減速器、控制器、電機(jī)、通信模塊、機(jī)器人關(guān)節(jié)模組、靈巧手、末端執(zhí)行器、編碼器、電池與電源、能源管理、專用電線電纜、機(jī)械結(jié)構(gòu)件材料、金屬/非金屬/復(fù)合材料、機(jī)身、連接件、操作系統(tǒng)與開(kāi)發(fā)平臺(tái)等； 其他展區(qū) 初創(chuàng)機(jī)器人企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、投融資機(jī)構(gòu)、高校、教育、科研、培訓(xùn)等。
我們將討論長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs），并構(gòu)建一個(gè)用于預(yù)測(cè)文本的語(yǔ)言模型。 讀完這本書(shū)后，你將熟悉PyTorch的功能，并能相對(duì)輕松地利用該庫(kù)訓(xùn)練你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
編輯 答案生成顯示引用文獻(xiàn) 2自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)：從口述到模型 ? 編輯 自然語(yǔ)言繪制CAD模型，支持Web端輕量化預(yù)覽 NexAI集成多模態(tài)大模型，允許用自然語(yǔ)言直接生成基礎(chǔ)模型。 自然語(yǔ)言建模：通過(guò)NexAI智能體，可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言交互的方式，生成FreeCAD模型代碼，并直接進(jìn)行輕量化展示。 ?
大模型與工具展區(qū) 通用基礎(chǔ)大模型（大語(yǔ)言模型、視覺(jué)大模型、語(yǔ)音大模型、多模態(tài)大模型）、垂直行業(yè)/領(lǐng)域大模型、大模型開(kāi)放平臺(tái)、AI Agents、Al開(kāi)源社區(qū)、模型平臺(tái)/模型服務(wù)等。 智能機(jī)器人展區(qū) 家用服務(wù)機(jī)器人、智能客服機(jī)器人、餐飲服務(wù)機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、類腦機(jī)器人、兒童機(jī)器人、仿生機(jī)器人、教育機(jī)器人、醫(yī)用機(jī)器人、清潔機(jī)器人、智能商業(yè)機(jī)器人、智能巡邏機(jī)器人、水下機(jī)器人等。
核心零部件與關(guān)鍵技術(shù)展區(qū) AI算法與語(yǔ)言模型、AI芯片、語(yǔ)言模型LLM、多模態(tài)大模型LMM、視覺(jué)傳感器、3D相機(jī)、激光雷達(dá)、多目視覺(jué)、傳感器與執(zhí)行器、減速器、控制器、電機(jī)、通信模塊、機(jī)器人關(guān)節(jié)模組、靈巧手、末端執(zhí)行器、編碼器、電池與電源、能源管理、專用電線電纜、機(jī)械結(jié)構(gòu)件材料、金屬/非金屬/復(fù)合材料、機(jī)身、連接件、操作系統(tǒng)與開(kāi)發(fā)平臺(tái)等。
大模型與工具展區(qū) 通用基礎(chǔ)大模型（大語(yǔ)言模型、視覺(jué)大模型、語(yǔ)音大模型、多模態(tài)大模型）、垂直行業(yè)/領(lǐng)域大模型、大模型開(kāi)放平臺(tái)、AI Agents、Al開(kāi)源社區(qū)、模型平臺(tái)/模型服務(wù)等。 智能機(jī)器人展區(qū) 家用服務(wù)機(jī)器人、智能客服機(jī)器人、餐飲服務(wù)機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、類腦機(jī)器人、兒童機(jī)器人、仿生機(jī)器人、教育機(jī)器人、醫(yī)用機(jī)器人、清潔機(jī)器人、智能商業(yè)機(jī)器人、智能巡邏機(jī)器人、水下機(jī)器人等。
隨著大型語(yǔ)言模型大約每四個(gè)月規(guī)模翻倍，接口數(shù)據(jù)速率每三年提升 2 倍，AI 芯片的驗(yàn)證復(fù)雜度正在急劇上升。同時(shí)，邊緣 AI 架構(gòu)正在推動(dòng)著高吞吐量、低時(shí)延和高能效的激進(jìn)目標(biāo)，進(jìn)一步增加了設(shè)計(jì)與驗(yàn)證的工作負(fù)載。為了跟上步伐，行業(yè)需要 HAV 解決方案支持更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，并運(yùn)行數(shù)千萬(wàn)億驗(yàn)證時(shí)鐘周期，從而確保一次流片成功并實(shí)現(xiàn)異構(gòu) AI 系統(tǒng)的無(wú)縫集成。
以Claude和Codex為代表的新一代大語(yǔ)言模型，憑借其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力和代碼分析能力，正在重構(gòu)代碼審計(jì)的行業(yè)格局。AI代碼審計(jì)能夠?qū)徲?jì)效率提升數(shù)倍甚至數(shù)十倍，同時(shí)顯著降低漏洞遺漏率，成為保障軟件安全、提升開(kāi)發(fā)質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)手段。
決策技術(shù)展區(qū)重點(diǎn)呈現(xiàn)具身大模型、深度學(xué)習(xí)算法、路徑規(guī)劃系統(tǒng)等創(chuàng)新成果，多家企業(yè)將發(fā)布集成大語(yǔ)言模型與具身智能的解決方案，讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)常識(shí)推理與動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃，推動(dòng)機(jī)器人從“自動(dòng)化工具”向“自主化伙伴”加速演進(jìn)。