一些有用的命令

最新推荐文章于 2025-03-26 14:07:07 发布
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分类专栏： linux 文章标签： vim file linux
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1、连接两个linux机器，实现互相传送文件。如果服务端没有安装openssh-server,出现connection refused

 

     1）apt-get install openssh-server

 

     2）/etc/init.d/ssh restart

 

     3）传送文件  scp  file  root@ip:/root      (实现把file文件拷贝到ip机器上的/root目录下面)

 

     4）传送文件夹   scp -r directory root@ip:/root    (实现把directory文件夹拷贝到ip机器上的/root目录下面)

 

 

2、vim中查看文件的末尾    使用shift+g

 

     vim中查看文件的开头    连按两次g

 

     vim中定位到第n行         ：n

 

3、监视某个文件的动态变化   watch tail **file

 

 

4、在文件系统中查找某个文件或者文件夹如test或test.txt      find  /  -name test          find / -name test.txt 

 

纯干货！一文带你了解大模型(LLMs)对齐，非常详细~
强化学习曾小健
11-04 1万+
但我们距离真正解决这两个问题仍然十分遥远。一些更细致的问题，需要更多更深入的研究来回答，例如：如何以一种更好的形式和过程来表达人类偏好？如何选择学习策略的范式？如何评估更复杂，甚至是能力超过人类的 AI 系统？目前已经有一些研究在致力于解决其中的一些问题，例如，偏好学习 (Preference Learning) 作为建模用户偏好的有效技术，被认为是现阶段策略学习以及构建代理的一个有希望的研究方向。
LLMs，即大型语言模型
maopig的专栏
06-08 819
开发的一种大型语言模型，具有大规模的预训练模型，拥有约1750亿参数，这使得它具有极高的准确性，而且仅需少量的样本训练就能达到其他模型使用大量样本训练后的效果。总的来说，LLMs已成为人工智能领域的重要技术之一，它们在理解、生成和处理自然语言方面取得了巨大的进步，为各个领域的应用提供了强大的支持。）是另一款重要的大型语言模型，其特点是通过预训练和微调，以及与人类反馈对齐等技术，提高了模型的可用性和安全性。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。
大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了
h1453586413的博客
06-26 2872
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……大语言模型（LLMs）是一种深度学习模型，专门设计用于理解、分析和生成类似人类的文本。
大模型（LLMs）学习笔记（一）——基础知识
最新发布
m0_71745484的博客
03-26 819
（1）Causal Decoder（因果解码器）介绍：从左到右的单项注意力代表模型：Chat GPT、LLaMA-7B、LLaMa系列。（2）Prefix Decoder（前缀解码器）介绍：输入双向注意力，输出单向注意力代表模型：ChatGLM、Chat GLM2、U-PaLM介绍：输入双向注意力，输出单向注意力代表模型：T5、BERT、Flan-T5。
大模型（LLMs）学习笔记——进阶知识
2301_82275412的博客
11-08 633
生成式大模型(一般简称大模型 LLMs)是指能用于创作新内容，例如文本、图片、音频以及视频的一类深度学习模型。相比普通深度学习模型，主要有两点不同:模型参数量更大，参数量都在 Billion 级别；可通过条件或上下文引导，产生生成式的内容(所谓的 prompt2engineer 就是由此而来)。
【LLM】大语言模型（LLMs）
linjiuxiansheng的博客
07-23 1833
大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在大规模的文本数据上进行训练而得来。模型通过捕捉语言中的模式和结构，能够生成与理解上下文相关的自然语言文本。机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，涉及开发算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中自动学习和改进。深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，基于多层神经网络模型进行学习和预测。它通过多个非线性变换和表示层次来提取数据的特征。
LLMs模型速览（GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca）
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qq_56591814的博客
06-18 1万+
本文介绍了一些LLMs基础模型和微调模型，例如GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca
ChatGPT和大型语言模型（LLMs）： 实用指南
04-15
这个字节大小的课程将让您了解大型语言模型（LLM），包括提示设计、微调和这项激动人心的技术的未来等主题! 课程概述 本课程由对话式人工智能工程师讲授，将教你如何使用大型语言模型（LLM），如ChatGPT，用于你...
Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述.pdf
08-26
Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述 大型语言模型（LLMs）是近年来人工智能领域的热门话题，具有数十亿参数的预训练语言模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和自然语言理解等。...
使用MATLAB的大型语言模型（LLM）Large Language Models (LLMs) with MATLAB
07-27
使用MATLAB的大型语言模型（LLM） 将MATLAB连接到Ollama（用于本地LLM）、OpenAI聊天完成API（支持ChatGPT）和AzureOpenAI服务 使用MATLAB的大型语言模型（LLM） 在MATLAB中打开文件交换上的MATLAB在线查看大型...
大型语言模型（LLMs）概述
08-28
大型语言模型（LLMs）概述
构建生产环境中的大型语言模型（LLMs）——LLM架构与现状
2401_84495872的博客
08-29 1791
多模态模型旨在处理和解释各种数据类型或模态，如文本、图像、音频和视频。这种综合方法使得分析更加全面，而不仅仅是像传统LLM那样限制于单一数据类型（如文本）。例如，通过将文本提示与音频或视觉输入结合，这些模型能够理解信息的更复杂表现，考虑到诸如语音细微差别或视觉背景等因素。最近对LLM的兴趣自然延伸到探索LMM（大规模多模态模型）的潜力，目标是创建能够处理广泛任务的通用助手。
大语言模型(LLMs)综合调研
dra_p0p3n's blogs
04-16 4302
通用人工智能就要来了
大模型（LLMs）必知必答系列大全：从基础到进阶-训练微调测评推理部署、强化学习、RAG、思维链等原理以及应用（面试问题持续更新）
丨汀、的博客
03-26 2189
大模型（LLMs）必知必答系列大全：从基础到进阶-训练微调测评推理部署、强化学习、RAG、思维链等原理以及应用（面试问题持续更新）
【LLMs】第 1 章：大型语言模型概述
sikh_0529的博客
05-10 1507
大型语言模型(LLM) 是通常（但不一定）源自 Transformer 架构的 AI 模型，旨在理解和生成人类语言、代码等。这些模型在大量文本数据上进行训练，使它们能够捕捉人类语言的复杂性和细微差别。LLM 可以执行范围广泛的语言任务，从简单的文本分类到文本生成，具有很高的准确性、流畅性和风格。在医疗保健行业，LLM 被用于电子病历 (EMR) 处理、临床试验匹配和药物发现。在金融领域，LLM 被用于欺诈检测、金融新闻的情绪分析，甚至交易策略。法学硕士还通过聊天机器人和虚拟助手用于客户服务自动化。
LLMs开源模型们和数据集简介
nakaizura
05-25 3648
本篇文章整理下目前常用的LLMs模型们和数据集简介。可以看到目前被广泛用来作为LLMs的backbone的模型有以下特点：- Backbone：基于某个开源backbone，如GLM、LLaMA、BLOOMZ（GPT-style）- Datasets：分为两类Instruction、Conversation- Tuning Strategies：分为两类SFT、RLHF- Optimization：开源项目参数规模一般都不是很大，Params 6/7B、13B
大型语言模型（LLMs）运作机制全解析：理解其基本工作方式
2401_85373691的博客
08-28 912
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Bing的“Sydney”模式和Google的Bard正在占据新闻头条。与其讨论它们将使哪些工作变得过时，本文将探讨这些模型的工作原理，包括它们从哪里获取数据以及使它们能够生成令人信服的真实文本的基本数学方法。LLMs是一种机器学习模型，就像许多其他模型一样。要理解它们的工作原理，让我们从了解一般的机器学习基础知识开始。注意：有许多优秀的在线视觉资源可以更详细地解释机器学习，可能比我能解释得更好——我建议查看它们！然而，我将在这里介绍基本概念。
2024年度最佳大型语言模型(LLMs)汇总大全
zhishi0000的博客
07-05 1383
LLM，或大型语言模型，是一种通用的人工智能文本生成器，是所有人工智能聊天机器人和人工智能写作生成器的后台系统。LLMs具有超级的自动完成能力。除去花哨的界面和其他变通方法，他们所做的更本任务是接受一个提示，并使用一串貌似合理的后续文本生成一个答案。建立在LLMs之上的聊天机器人不会寻找关键词，以便他们可以用固定答案回答，相反，他们会尽最大努力理解被问到的问题，并适当地回答。
入门指南 | 什么是大语言模型 (LLMs)
python1222_的博客
06-22 1800
大语言模型（Large Language Models）是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于深度学习技术，能够捕捉语言的复杂性和多样性。大语言模型在自然语言处理（NLP）领域中扮演着重要角色，广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。
大型语言模型（LLMs）
02-08
### 大型语言模型概述 大型语言模型（Large Language Models, LLMs）代表了一类基于深度学习技术构建的强大自然语言处理工具。这些模型通过大规模语料库训练，在多种任务上展现出卓越性能，包括但不限于文本生成、问答系统以及对话代理。 #### 发展历程与特性 LLMs经历了四个发展阶段：预训练-微调范式下的早期探索；引入自监督学习机制后的架构创新；参数量级突破百亿乃至千亿规模所带来的质变效应；最终形成具备广泛适用性的通用人工智能平台[^1]。相较于传统的小型或特定领域限定的语言模型，LLMs具有显著优势——更强的泛化能力和更少的数据依赖性。 #### 关键差异对比 当比较LLMs与其他类型的预训练语言模型时，主要存在三点不同之处： - **数据需求**：前者能够利用互联网上的海量无标注文本资源进行高效训练； - **上下文理解力**：后者往往受限于固定长度的历史记录窗口大小，而前者则能更好地捕捉长期依赖关系； - **迁移灵活性**：对于下游应用场景而言，仅需少量样本即可实现良好适配效果。 #### 应用场景拓展 除了传统的文字处理外，多模态融合成为新的研究热点之一。例如Video-LLaMA框架允许同时解析视频中的视觉和听觉信息，并将其转换成连贯的语言描述，从而支持更加复杂的人机交互形式[^3]。 此外，在实际业务操作层面，诸如内容审查这样的功能也得到了极大增强。借助于强大的分类识别技能，经过专门调整优化过的LLM版本可以迅速响应政策变动并精准定位违规行为，极大地提高了工作效率和服务质量[^4]。 ```python # Python代码示例展示如何加载一个预训练好的LLM用于简单的情感分析任务 from transformers import pipeline sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis") result = sentiment_analysis(["We are very happy to see you!", "This is so annoying."]) print(result) ```
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