动手学大模型应用开发 大模型简介

最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布
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动手学大模型应用开发之大模型简介
qq_62904883的博客
10-06 984
动手学大模型应用和开发
动手学大模型应用开发第一章：大模型简介
raulyy7777的博客
04-17 1782
本文内容来自 https://datawhalechina.github.io/llm-universeLarge Language Model ， 简称 LLM，也称大语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
动手学大模型应用开发笔记--用dash开发一个大模型知识库
python1222_的博客
03-12 1077
动手学，把自己学到的东西动手自己做出来并输出，是最好的学习方式。最近一直在关注和使用各种ai工具，也在学一些ai开发的知识，看到datawhale的开源学习教程，动手学大模型开发()这个教程比较全面，正好可以结合自己常用的数据平台开发工具dash来开发一个web界面，做个简单的demo用起来，可以本地调用各种大模型api来和自己的文本知识库来对话。本来准备报名进群一起学习的，看到的时候报名时间刚好过了半天，就自己来自学一下了。先来看一下做出来的结果吧：代码开源在这里：# 新建虚拟环境# 进入环境。
动手学大模型LLM应用开发之大模型初探
lcx_nanmu的博客
04-18 1272
大语言模型（LLM，Large Language Model），是一种可以理解和生成人类语言的人工智能模型。它们通过海量的文本数据进行训练，从而获得对语言深层次的理解能力。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型。国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等。国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
动手学大模型应用开发-Task01
lanhaile的博客
11-13 547
1、大语言模型旨在理解和生成人类语言2、为什么叫大语言模型？3、LLM的应用4、LLM的出现让人们重新思考了通用人工智能（AGI）的可能性。AGI 是一种像人类一样思考和学习的人工智能。5、大模型的能力（1）涌现能力（2）作为基座模型支持多元应用的能力（3）支持对话作为统一入口的能力6、大模型的特点7、常见大模型（1）GPT系列（不开源）（2）Claude系列（不开源）（3）PaLM 系列（不开源）（4）文心一言（不开源）（5）星火大模型（不开源）（6）LLaMA 系列（开源）（7）GLM 系列（开源）
动手学大模型应用开发_学习笔记（一）——大模型简介
dandellion_的博客
10-28 794
等任务。目前包含 Claude 和 Claude-Instant 两种模型可供选择，其中 Claude Instant 的延迟更低，性能略差，价格比完全体的 Claude-v1 要便宜，两个模型的上下文窗口都是 9000 个token（约 5000 个单词，或 15 页）。最早的 Claude 于 2023 年 3 月 15 日发布，并在 2023 年 7 月 11 日，更新至。
开源教程「动手学大模型应用开发」，从零基础到掌握大模型开发的关键技能！_大模型应用技能路线
qkh1234567的博客
07-17 1678
动手学大模型应用开发」是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，以个人知识库助手项目为实践目标，通过这个项目完成大模型开发的重点入门。大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍；如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装；
动手学大模型应用开发：大模型简介与环境配置
2401_84495872的博客
06-20 526
大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。我将他理解为一种黑盒模型，他可以输入人类语言，输出人类语言，黑盒里面是什么呢？是一种大型神经网络。以上是一个普通的神经网络，它有3个输入权重和一个输出，w1、w2、w3w_1、w_2、w_3w1​、w2​、w3​是权重，x1、x2、x3x_1、x_2、x_3x1​、x2​、x3​是输入，只有当yyy大于某个值的时候，才会输出【出去玩】这个结论，这是一个简单的神经网络的例子。
“动手学大模型应用开发”（学习记录）-- Datawhale LLM Universe April 2024 开源学习
qq_41572132的博客
04-16 1506
DataWhale 的 LLM 实战项目学习笔记
【训练营】DateWhale——动手学大模型应用开发（更新中）
KLeinLAN的博客
04-17 1249
大模型时代从GPT爆发开始到现在已有一年多了，深度学习发展之快无法想象，一味感叹技术发展速度超越个人学习速度是没用的，倒不如花点时间参加一些活动，比如思考大模型时代下如何训练小模型呢？毫无例外，openai的GPT系列是我们值得了解的一个重要模型，不过很可惜其并未开源，现在我们常用的GPT是3.5-turbo，可以执行各种任务，包括代码编写、数学问题求解、写作建议等。其余模型见datawhale的开源学习文档。
Datawhale 动手学大模型应用开发 第六章第七章笔记 迭代优化prompt / 大模型评估 / 项目结构 / Gradio&FastAPI
qq_46231296的博客
11-23 1546
Datawhale 动手学大模型应用开发 第六章第七章笔记 迭代优化prompt / 大模型评估 / 项目结构 / Gradio&FastAPI
动手学大模型应用全栈开发（Datawhale X 魔搭 AI夏令营）
Kristina_code的博客
08-09 1083
动手学大模型应用全栈开发（Datawhale X 魔搭 AI夏令营）
Datawhale AI夏令营第四期：动手学大模型应用全栈开发task1
sty0213的博客
08-08 2041
速览：这边笔记将会带大家快速跑一遍baseline，再带大家精读一下baseline。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 412
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1847
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 317
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
python中快速更新ini文件之方法~
最新发布
英布之剑的优快云 Blog
12-02 83
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 457
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 541
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
上海交大《动手学大模型》实战教程全栈开发指南
第四部分深入探讨**知识库增强型大模型应用开发**，即RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的实现。教程详细拆解了文档加载、文本分块、向量嵌入生成、相似度检索、结果融合生成等关键步骤，并结合Milvus、...
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