大型語言模型
關注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
大型語言模型的視頻教程
ABAQUS參數(shù)化建模（批量建模）——Python語言編寫內(nèi)核腳本快速完成盾構隧道模型
在ABAQUS軟件主頁面中一些過于繁瑣的操作完全可以由“膠水”語言來完成，使用Python語言完成批量建模，命令流操作，簡單快捷，一步到位，將各部分的批量建模命令匯總到一起并設置參數(shù)，即可實現(xiàn)參數(shù)化建模，即輸入合理的參數(shù)就可以完成建模計算等。
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大型語言模型的實例教程
LLM 有能力為 AI 驅動的應用程序帶來革命，但該領域的進步似乎有點困難，因為僅僅增加模型的大小可能會提高其性能，但在特定時間之后，性能會達到飽和，處理這些模型的挑戰(zhàn)將大于通過進一步增加模型大小所實現(xiàn)的性能提升。
常見問題解答
1. 什么是大型語言模型？
大型語言模型是一種強大的人工智能系統(tǒng)，經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)的訓練。
2.什么是 AI 中的 LLM？
在 AI 中，LLM 是指專為自然語言理解和生成而設計的大型語言模型，例如 GPT-3。
3. 什么是最好的大型語言模型？
打開 AI，ChatGPT，GPT-3，GooseAI，Claude，Cohere，GPT-4。
4. LLM 模型如何運作？
LLM 的工作原理是針對不同的語言數(shù)據(jù)、學習模式和關系進行訓練，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 中最先進的大型語言模型的一個例子。
6. 什么是用于教育的大型語言模型？
大型語言模型被廣泛用于教育目的：
提供學習目標
向學生提供任何主題的批判性總結
就學生想學習的任何主題進行教育。
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展開 你將超越簡單的提示詞實驗，學習如何利用大型語言模型、嵌入技術、檢索、智能體、工具和全棧應用架構，設計可靠、可擴展且適合企業(yè)使用的AI系統(tǒng)。課程的每個部分都包含循序漸進的實踐實驗，確保你不僅理解概念，還能通過真實代碼實現(xiàn)這些概念。
- 課程模塊：
- 模塊1——生成式AI入門：通過理解生成式AI與判別式模型的區(qū)別、生成式系統(tǒng)的重要性以及它們在企業(yè)軟件、醫(yī)療保健、金融和航空等真實行業(yè)中的應用，建立堅實的概念基礎。實踐實驗：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，并繪制真實世界中生成式AI的應用場景。
- 模塊2——Transformer架構與大型語言模型基礎：揭開Transformer的工作原理，包括自注意力機制、位置編碼以及編碼器與解碼器架構。你還將探索令牌化、嵌入技術、上下文窗口，以及大型語言模型如何通過預訓練、微調、指令調優(yōu)和基于人類反饋的強化學習（RLHF）進行訓練。實踐實驗：實現(xiàn)自注意力概念，可視化令牌化和嵌入過程，并在高層模擬大型語言模型的訓練流程。
- 模塊3——大型語言模型實踐：親手實踐熱門的大型語言模型系列，包括GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral和Falcon，并學習如何根據(jù)質量、成本、延遲和應用場景要求選擇合適的模型。實踐實驗：構建多模型評估工具，測試幻覺現(xiàn)象和偏見，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科進行教學，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，以及思維鏈、自一致性和基于約束的提示等高級技術。實踐實驗：設計穩(wěn)健的提示詞模板，防范提示詞注入攻擊，并為安全提示實現(xiàn)輸入/輸出驗證。
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語言：英語 |大小：5.65 GB |時長： 7h 26m
掌握生成式 AI 和大型語言模型 （LLM）。探索和部署 LLM 應用程序，學習基礎理論。
您將學
到什么 通過選擇、培訓和應用 LLM 來設計和開發(fā)給定業(yè)務問題的完整解決方案
比較和對比提高 LLM 解決方案性能的最新技術，例如 RAG、微調和代理工作流程
權衡領先的 10 個前沿 LLM 和 10 個開源 LLM，并能夠為給定任務
選擇最佳選擇通過應用領先的開源平臺、框架和工具來解決問題，包括Hugging Face、Gradio和Weights & Biases
。 說明常見的AI范式，并確定最適合每個
范式的業(yè)務問題類型。 定義圍繞深度學習的基本數(shù)據(jù)科學概念，包括訓練與推理，泛化與過度擬合，以及神經(jīng)網(wǎng)絡
背后的關鍵思想。描述核心概念，如生成式AI、LLMs和Transformer架構，并討論以最先進的性能
可以實現(xiàn)什么。 詳細解釋LLMs如何工作，以便能夠訓練和測試它們，將它們應用于新的場景，并診斷和修復常見問題
。 使用前沿和開源模型在Python中實施LLM解決方案，包括API和直接推理。
執(zhí)行代碼以編寫文檔、回答問題和生成圖像。
要求
熟悉 Python。本課程不涵蓋 Python 基礎知識，而是用 Python 完成的。
描述
掌握生成式 AI 和 LLM：為期 8 周的實踐之旅通過行業(yè)資深人士 Ed Donner 領導的實踐項目加速您在 AI 領域的職業(yè)生涯。構建高級生成式 AI 產(chǎn)品，試驗 20 多種開創(chuàng)性模型，并掌握最先進的技術，如 RAG、QLoRA 和 Agents。? 使用尖端模型和框架構建高級生成式 AI 產(chǎn)品。
展開 5
NeMo Megatron框架：
發(fā)力大型語言模型開發(fā)
NVIDIA 今天還打開了開發(fā)和部署大型語言模型 (LLM) 的大門，推出了用于訓練具有數(shù)萬億個參數(shù)的語言模型的NVIDIA NeMo Megatron框架、可針對新領域和語言進行訓練的Megatron 530億參數(shù)的可定制大型語言模型，以及具有多 GPU、多節(jié)點分布式推理功能的NVIDIA Triton推理服務器。
這些工具提供了一個完備的企業(yè)級解決方案，簡化了大型語言模型的開發(fā)和部署。
NVIDIA NeMo Megatron以Megatron項目為基礎，Megatron是一個由英偉達研究人員領導的開源項目，旨在大規(guī)模研究大型轉換器語言模型的高效訓練。
該框架使用數(shù)據(jù)處理庫自動處理LLM復雜訓練，可以獲取、管理、組織和清理數(shù)據(jù)。它使用先進的數(shù)據(jù)、張量和管道并行化技術，使大型語言模型的訓練能夠高效地分布在數(shù)千個GPU上。
NVIDIA Triton推理服務器中的多GPU、多節(jié)點功能使LLM推理負載可以實時、跨多個GPU和節(jié)點進行擴展。
使用Triton推理服務器，Megatron 530B可以在兩個NVIDIA DGX系統(tǒng)上運行，將CPU服務器上的處理時間從一分鐘多縮短到0.5秒，從而實現(xiàn)在應用程序上快速、實時地部署大型語言模型。
展開 關于ChatGPT和大型語言模型，聽眾的了解程度差異較大。
我想首先就技術方面問一個簡單的問題：OpenAI及生成AI的核心技術是大型語言模型。你能簡單描述一下這項技術嗎？現(xiàn)在站在技術最前沿，有什么技術結果讓你驚訝，你當初沒料到的？
Ilya：
是的，我可以解釋這項技術是什么，以及為什么它起作用。
我認為它起作用的解釋既簡單又極其美妙，原因如下：人腦是我們在世界上最好的智能例子。我們知道人腦由大量神經(jīng)元組成，非常之多的神經(jīng)元。神經(jīng)科學家研究神經(jīng)元幾十年，試圖精確理解它們的工作原理。
盡管我們的生物神經(jīng)元的運作仍然神秘，但最早的深度學習研究者在20世紀40年代提出了一個相當大膽的推測：人工神經(jīng)元(我們在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中使用的)與生物神經(jīng)元有點相似。這是一個假設。我們現(xiàn)在可以采用這個假設。這些人工神經(jīng)元的好處是，它們更簡單，可以從數(shù)學上研究。
深度學習先驅取得的一項非常重要的突破就是發(fā)現(xiàn)了反向傳播算法。這是一條數(shù)學方程，說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡應該如何學習。它提供了一種方法，使用大型計算機實現(xiàn)這個神經(jīng)網(wǎng)絡的代碼，然后有一條方程可以編程，告訴我們這個神經(jīng)網(wǎng)絡應該如何調整其連接以從經(jīng)驗中學習。
進一步的進步需要理解這個學習過程有多好和有多強大，以及在何種精確條件下這個學習過程效果最佳。盡管我們使用計算機，但這有點像生物學實驗。
深度學習的大部分進展歸結為：我們可以在大型計算機上構建這些神經(jīng)網(wǎng)絡，并可以在某些數(shù)據(jù)上訓練它們，使這些大型神經(jīng)網(wǎng)絡做數(shù)據(jù)要求它們做的任何事情。
大型語言模型的想法是：如果有一個非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡，可能現(xiàn)在離人腦不遠了，我們可以訓練它來從文本中的前面幾個單詞猜測下一個詞。這就是大型語言模型的概念：訓練一個大型神經(jīng)網(wǎng)絡來從先前的詞猜測文本中的下一個詞，你希望神經(jīng)網(wǎng)絡盡可能準確地猜測出下一個詞。
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大型語言模型的相關專題、標簽、搜索
大型語言模型的最新內(nèi)容
隨著大型語言模型大約每四個月規(guī)模翻倍，接口數(shù)據(jù)速率每三年提升 2 倍，AI 芯片的驗證復雜度正在急劇上升。同時，邊緣 AI 架構正在推動著高吞吐量、低時延和高能效的激進目標，進一步增加了設計與驗證的工作負載。為了跟上步伐，行業(yè)需要 HAV 解決方案支持更廣泛的應用場景，并運行數(shù)千萬億驗證時鐘周期，從而確保一次流片成功并實現(xiàn)異構 AI 系統(tǒng)的無縫集成。
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應用」，將介紹GenAI技術和傳統(tǒng)Lint流程相結合的新技術--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術不僅能理解Lint報錯的原因并提供精準的代碼修復建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver
- 模塊3——大型語言模型實踐：親手實踐熱門的大型語言模型系列，包括GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral和Falcon，并學習如何根據(jù)質量、成本、延遲和應用場景要求選擇合適的模型。實踐實驗：構建多模型評估工具，測試幻覺現(xiàn)象和偏見，并使用溫度參數(shù)、核采樣（top-p）和最大令牌數(shù)等參數(shù)集成大型語言模型API。
大型語言模型（LLM）使用大量的GPU，這為大型數(shù)據(jù)中心的散熱技術帶來了熱管理難題。
隨著數(shù)字世界的擴展與發(fā)展，對高功率高速電子產(chǎn)品的需求將繼續(xù)推動熱管理的創(chuàng)新發(fā)展。在這一趨勢的推動下，人們把目光投向了更高效的制冷解決方案、噴流散熱優(yōu)化、更有效的熱電設備，以及浸沒式散熱等先進散熱策略。
引言
人工智能（AI）正在迅速發(fā)展，借助 DeepSeek 等強大的開源模型，您可以在本地運行尖端的大型語言模型（LLM）。
本指南將引導您使用輕量級推理框架 Ollama 部署 DeepSeek，并結合 Dify 平臺構建可視化 AI 助手。
完成部署后，您將能夠通過 Python API 調用模型，快速開展人工智能驅動的實驗，并實現(xiàn)完全私有化的數(shù)據(jù)處理。
MP4 |視頻：h264， 1920×1080 |音頻：AAC，44.1 KHz
語言：英語 |大小：5.65 GB |時長： 7h 26m
掌握生成式 AI 和大型語言模型 （LLM）。探索和部署 LLM 應用程序，學習基礎理論。
01
技術背景與行業(yè)挑戰(zhàn)
隨著國內(nèi)企業(yè)的快速發(fā)展和競爭日趨激烈，越來越多的制造企業(yè)和研究院所，利用CAE仿真技術推動產(chǎn)品研發(fā)與制造。基于CAE的仿真技術和應用已成為保障產(chǎn)品質量、縮短研發(fā)周期的有力手段。
隨著CAE仿真技術的快速發(fā)展和應用，仿真數(shù)據(jù)越來越多、仿真流程越來越復雜。一些企業(yè)的仿真數(shù)據(jù)每年以十幾TB甚至幾十TB的速度增長。在持續(xù)的工作中，積累了大量的仿真數(shù)據(jù)和知識。如何對仿真數(shù)據(jù)和流程進行有效管理
主要有以下三個方向：</p><ul><li class="ql-align-justify">大語言的理解和生成能力：在大型語言模型出現(xiàn)之前，對話機器人對自然語言的理解并不完善。基于 Transformer 架構的大型模型在這方面取得了顯著進展，特別是在高效理解和生成復雜的自然對話語言上表現(xiàn)尤為突出。
它們是大型語言模型，對吧？像 GPT-3、BERT 等。用戶可能想要一個全面的大綱，將主題分解為易于理解的部分。讓我考慮一下應該涵蓋的關鍵點。
它們是大型語言模型，對吧？像 GPT-3、BERT 等。用戶可能想要一個全面的大綱，將主題分解為易于理解的部分。讓我考慮一下應該涵蓋的關鍵點。
