大型語(yǔ)言模型（LLMs）
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-18
大型語(yǔ)言模型（LLMs）的實(shí)例教程
- 視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 語(yǔ)言：英語(yǔ) | 時(shí)長(zhǎng)：6小時(shí)08分鐘 | 大小：3.38 GB
- 課程簡(jiǎn)介：使用大型語(yǔ)言模型（LLMs）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、智能體和全棧工程實(shí)踐，構(gòu)建可投入生產(chǎn)的生成式人工智能系統(tǒng)。
- 學(xué)習(xí)內(nèi)容：
- 設(shè)計(jì)和構(gòu)建基于大型語(yǔ)言模型（LLMs）、Transformer、嵌入技術(shù)和現(xiàn)代AI架構(gòu)的可投入生產(chǎn)的生成式AI系統(tǒng)。
- 實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成（RAG）流水線，將大型語(yǔ)言模型與外部知識(shí)相結(jié)合，減少幻覺(jué)現(xiàn)象，打造企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用。
- 利用工具調(diào)用、多步驟推理、記憶功能和人機(jī)協(xié)同控制，開(kāi)發(fā)自主智能體AI系統(tǒng)。
- 集成FastAPI后端、流式聊天界面、前端用戶體驗(yàn)?zāi)Ｊ胶陀袪顟B(tài)記憶管理，創(chuàng)建全棧大型語(yǔ)言模型應(yīng)用程序。
- 通過(guò)令牌優(yōu)化、緩存策略、模型選擇權(quán)衡和負(fù)載管理技術(shù)，優(yōu)化AI系統(tǒng)的成本、延遲和可擴(kuò)展性。
- 使用人工和自動(dòng)化評(píng)估方法評(píng)估和監(jiān)控大型語(yǔ)言模型的輸出，確保準(zhǔn)確性、相關(guān)性和真實(shí)性。
- 應(yīng)用安全、安全和治理最佳實(shí)踐，實(shí)施防護(hù)措施、輸出過(guò)濾、基于策略的控制和負(fù)責(zé)任的AI框架。
- 前置要求：
- 具備基礎(chǔ)編程知識(shí)（首選Python，但無(wú)需達(dá)到專家水平）
- 對(duì)API或Web應(yīng)用程序有大致了解（有幫助，但非必需）
- 對(duì)AI充滿好奇，愿意動(dòng)手構(gòu)建項(xiàng)目
- 課程描述：本課程包含人工智能的應(yīng)用內(nèi)容。這是一門專為全棧AI工程師設(shè)計(jì)的全面、實(shí)踐導(dǎo)向的生成式AI和大型語(yǔ)言模型（LLMs）課程。
展開(kāi) 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。
?
展開(kāi) 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。
展開(kāi) 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)。
展開(kāi) 引言
人工智能（AI）正在迅速發(fā)展，借助 DeepSeek 等強(qiáng)大的開(kāi)源模型，您可以在本地運(yùn)行尖端的大型語(yǔ)言模型（LLM）。
本指南將引導(dǎo)您使用輕量級(jí)推理框架 Ollama 部署 DeepSeek，并結(jié)合 Dify 平臺(tái)構(gòu)建可視化 AI 助手。
完成部署后，您將能夠通過(guò) Python API 調(diào)用模型，快速開(kāi)展人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)完全私有化的數(shù)據(jù)處理。
第一部分：為什么選擇 DeepSeek？
快速高效 — 針對(duì)本地推理優(yōu)化，輕量且響應(yīng)迅速。
開(kāi)源 — 無(wú)限制訪問(wèn)，無(wú)廠商鎖定。
Python API 集成 — 方便在 Python 應(yīng)用中調(diào)用。
可定制 — 支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行微調(diào)與修改。
第二部分：Ollama 本地部署 DeepSeek
步驟 1：安裝 Ollama
Ollama 是一個(gè)輕量級(jí)運(yùn)行時(shí)，可簡(jiǎn)化本地 LLM 部署。安裝命令：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
按 Enter 鍵或單擊以查看大圖
安裝后，驗(yàn)證它是否正常工作：
ollama --version
步驟 2：下載 DeepSeek 模型
建議先下載 15 億參數(shù)的小型模型，節(jié)省系統(tǒng)資源：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
步驟 3：運(yùn)行 DeepSeek
此命令初始化 DeepSeek 模型，并使其準(zhǔn)備好處理自然語(yǔ)言查詢:
ollama run deepseek-r1:1.5b
步驟 4：安裝 Python 包并調(diào)用 API
第三部分：Dify 集成與可視化 AI 助手
1.
展開(kāi) 
大型語(yǔ)言模型（LLMs）的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
大型語(yǔ)言模型（LLMs）的最新內(nèi)容
這是一門專為全棧AI工程師設(shè)計(jì)的全面、實(shí)踐導(dǎo)向的生成式AI和大型語(yǔ)言模型（LLMs）課程。與僅涉及高層理論的課程不同，本課程專注于現(xiàn)代AI系統(tǒng)在生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)際的構(gòu)建、部署、優(yōu)化和治理方式。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)。
一期一會(huì) | 什么是電子產(chǎn)品熱管理？4個(gè)月前
大型語(yǔ)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(shù)帶來(lái)了熱管理難題。
隨著數(shù)字世界的擴(kuò)展與發(fā)展，對(duì)高功率高速電子產(chǎn)品的需求將繼續(xù)推動(dòng)熱管理的創(chuàng)新發(fā)展。在這一趨勢(shì)的推動(dòng)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(shè)備，以及浸沒(méi)式散熱等先進(jìn)散熱策略。
本地部署 DeepSeek 私有助手：從零到上線的完整方案7個(gè)月前
引言
人工智能（AI）正在迅速發(fā)展，借助 DeepSeek 等強(qiáng)大的開(kāi)源模型，您可以在本地運(yùn)行尖端的大型語(yǔ)言模型（LLM）。
本指南將引導(dǎo)您使用輕量級(jí)推理框架 Ollama 部署 DeepSeek，并結(jié)合 Dify 平臺(tái)構(gòu)建可視化 AI 助手。
完成部署后，您將能夠通過(guò) Python API 調(diào)用模型，快速開(kāi)展人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)，并實(shí)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(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。
引言
簡(jiǎn)要說(shuō)明 LLM 代表什么（大型語(yǔ)言模型）。
提及它們?cè)趦?nèi)容創(chuàng)建、客戶服務(wù)和技術(shù)支持等各個(gè)領(lǐng)域日益增長(zhǎng)的重要性。
2. 了解 LLM
定義 LLM 并解釋其用途。
引言
簡(jiǎn)要說(shuō)明 LLM 代表什么（大型語(yǔ)言模型）。
提及它們?cè)趦?nèi)容創(chuàng)建、客戶服務(wù)和技術(shù)支持等各個(gè)領(lǐng)域日益增長(zhǎng)的重要性。
2. 了解 LLM
定義 LLM 并解釋其用途。
而另一方面，LLM 是一種大型語(yǔ)言模型，更特定于類人文本，提供內(nèi)容生成和個(gè)性化推薦。
大型語(yǔ)言模型有哪些優(yōu)勢(shì)？
大型語(yǔ)言模型 （LLM） 具有多個(gè)優(yōu)勢(shì)，有助于它們?cè)诟鞣N應(yīng)用程序中得到廣泛采用和成功：
LLM 可以執(zhí)行零樣本學(xué)習(xí)，這意味著他們可以推廣到他們沒(méi)有明確訓(xùn)練的任務(wù)。此功能允許適應(yīng)新的應(yīng)用程序和場(chǎng)景，而無(wú)需額外的培訓(xùn)。
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
11月13日消息，英偉達(dá)今日發(fā)布了下一代人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)芯片，這些芯片將在深度學(xué)習(xí)和大型語(yǔ)言模型
5
NeMo Megatron框架：
發(fā)力大型語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)
NVIDIA 今天還打開(kāi)了開(kāi)發(fā)和部署大型語(yǔ)言模型 (LLM) 的大門，推出了用于訓(xùn)練具有數(shù)萬(wàn)億個(gè)參數(shù)的語(yǔ)言模型的NVIDIA NeMo Megatron框架、
