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独家|AI技术干货!从头开始图解大语言模型
1、在深度学习领域，大型语言模型和生成式AI是两个重要分支。大语言模型通过预训练大量文本数据，理解文本模式，随后在微调阶段根据特定任务进行优化。例如，它们能用于机器翻译、文本生成和情感分析等。
2、大语言模型是什么？大语言模型是深度学习领域中的一种重要模型，它通过预训练大量文本数据来理解文本模式，并能够在后续阶段根据特定任务进行优化。这些模型能够用于多种自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和情感分析等。
3、增强可解释性和解释能力：让大语言模型更透明和可问责，如利用注意力机制、可视化工具或自然语言解释等。提高鲁棒性和可靠性：采用正则化、对抗性训练或验证技术等来使大语言模型更加强大和安全。促进创造性和多样性：使用生成对抗网络、强化学习或风格转换技术等来使大语言模型更具表现力和原创性。
4、从零开始构建大语言模型是一个复杂但充满挑战的过程。通过遵循上述步骤和利用Sebastian Raschka提供的资源，你可以逐步理解并构建自己的大语言模型。记住，实践是学习NLP和深度学习技术的最佳方式，因此建议你亲自动手尝试这些代码，并不断探索和实验。
5、稳定扩散等应用中特别有用。为了生成连贯且适当的上下文序列，因果自注意力机制被设计为确保序列中某个位置的输出仅基于先前位置的已知输出，而非未来位置。这在类似于GPT的LLM中尤为重要。总之，通过从头开始编码这些复杂机制，本篇文章旨在为读者提供对大型语言模型中自注意力机制内部工作原理的深入理解。
常见的ai技术
常见主流的AI技术包括LLM（Large Language Model）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、多模态大模型、具身智能、AI for Science（AI4S）、AI智能体（Agentic AI）等。 LLM（Large Language Model）LLM是AI的“大脑”，负责理解与生成语言。
常见的AI技术主要包括以下几种： 机器学习 监督学习：通过已有的输入-输出数据对进行训练，使模型能够预测新数据的输出。例如，图像识别中的分类任务，如猫狗识别。无监督学习：在没有明确标签的数据中寻找隐藏的模式或结构。例如，聚类分析，将相似的数据点归为同一类。
卫星遥感作物监测：利用卫星遥感技术和AI算法，对作物生长状况进行实时监测。精准变量施肥系统：基于土壤和作物数据，实现精准施肥，提高肥料利用率。牲畜健康监测项圈：利用传感器和AI技术，对牲畜健康状况进行实时监测和预警。病虫害图像识别：结合计算机视觉技术，对病虫害进行自动识别，提供防治建议。
音频合成：该方法主要用于音乐合成和声音效果的生成。通过训练模型，AI系统能够学习到音符、音高、乐器声音等音频特征，然后利用这些特征合成新的音频。 语音转换：该技术旨在将一个人的声音转换为另一个人的声音。
人工智能有哪五大类
1、人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。计算机视觉 人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2、计算机视觉：这一领域致力于使计算机能够理解和分析图像和视频内容，从而提取有用信息。计算机视觉的应用广泛，包括面部识别、图像识别、物体检测等。自然语言处理：自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成人类语言，实现自然语言交互。这一领域的技术使得机器翻译、情感分析、语音识别等成为可能。
3、人工智能（AI）涵盖了多种技术，主要可以分为以下五大类： 机器学习：这是AI的核心技术之一，它让计算机能够通过数据学习并改进任务执行能力，而无需显式编程。 深度学习：作为机器学习的一个子集，深度学习使用类似人脑的神经网络结构，处理大量数据以识别复杂模式和特征。
4、人工智能考研方向呈现多元化，主要分为以下五大类：基础理论与核心技术：机器学习与数据挖掘：聚焦算法优化、深度学习模型等，应用于推荐系统、异常检测等。头部院校有清华大学交叉信息研究院、南京大学LAMDA实验室。
5、机器学习：机器学习是一种人工智能技术，它通过计算机程序从已知数据中学习、改进和推断，以自动识别模式、解决问题和做出决策。深度学习：深度学习是机器学习的一种，它使用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能，以实现更高级别的机器学习。
6、深度学习：深度学习是人工智能中的一个关键领域，它通过构建深层神经网络，使得计算机能够处理和分析大量数据，实现模式识别和预测。深度学习技术的进步已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破，例如，它在图像分类、人脸识别、语音助手等方面得到了广泛应用。
人工智能大模型有哪些?
1、我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。
2、人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。
3、腾讯混元AI大模型：通过下载开发者工具，使得AI技术在手机或电脑上触手可及，助力业务分析和优化。华为盘古大模型：包含了视觉和语言预训练模型，提供了大数据分析支持，以解决AI规模化和产业化的挑战。盘古系列大模型由多个子模型构成，通过模型泛化，赋能更广泛的业务需求。
4、Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。
5、决策树是最古老、最常用、最简单和最有效的模型之一，是一个二叉树。每次拆分都有“是”或“否”决策，易于学习，无需数据规范化，可解决多种问题。K-NearestNeighbors （KNN） 是一个强大的模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点并使用欧几里德数来确定结果值。
人工智能最吃香的10个岗位
人工智能最吃香的10个岗位分别是深度学习工程师、自动驾驶工程师、自然语言处理工程师、数据科学家、医疗健康专家、高端制造业工程师、计算机视觉工程师、AI产品经理、声纹识别专家、生成式AI工程师。
人工智能考编较吃香的专业有计算机科学与技术、数据科学、自动化控制、数学与应用数学、机器人工程等。计算机科学与技术：作为AI领域核心专业，涵盖算法设计、机器学习框架开发等关键课程，能为学生打下坚实理论基础。毕业生可从事AI算法工程师、系统架构师等岗位，在科技、金融、医疗等多领域发挥重要作用。
电子信息工程专业：是AI硬件层关键学科，涉及5G通信等方向。中国半导体产业崛起使芯片设计人才需求激增。毕业生可担任硬件工程师等岗位，在相关行业占比超30%，长三角地区应届生平均月薪5万，经验丰富者薪资涨幅显著。计算机科学与技术专业：传统专业，编程与算法基础扎实，是AI领域重要人才来源。
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