编码浪子的专栏

生成新图像时，我们就从纯噪声开始，让训练好的模型一步步“去噪”，最终得到一张全新的、逼真的图片（比如一只从未存在过的猫）。（比如512×512×3=78万维）里精确预测每个像素的细节，非常吃算力，而且容易失败——尤其当图像分辨率很高时。所以，如果模型只学这个“低维曲面”上的干净图像，根本不需要记住每个像素的噪声细节！这样一来，模型只需要学会“从噪声中提取低维有效信息”，而不是“记住高维噪声分布”。把一张干净图片“慢慢搅成一锅粥”，想象你有一张清晰的照片，比如一只可爱的猫咪。

文字指令 | 图片路径 | 理想回答 | |----------------|---------------|-----------------------| | “推荐这道菜” | ./images/1.jpg | “这是本店招牌红烧肉” | | “食材过敏吗？想象你教一个机器人当服务员，既要看懂顾客发的文字消息（比如“推荐这道菜”），又要能看顾客随手拍的菜单照片。这种训练让模型从“语言复读机”进化成“语言规律侦探”，为后续的指令微调打下基础，相当于先让它成为“语言通才”，再培养成“专项能手”。

接下来，我们分析一下RAG flow 的基础流程，为了方便理解，我们来举个例子说明整个流程是怎么执行的：打个比方，假设我们要判断某辆车是否闯红灯这样的一个场景，这个也是在交通安全领域常见的一个问题。

LangChain 是一个用于构建和部署语言模型应用的框架，通过模块化设计和链式操作简化开发流程。它支持多种预训练模型，提供统一的数据处理、模型评估和部署接口。LangChain 的自动流水线机制和抽象接口使开发者能够快速构建高效的AI应用，从简单的文本分类到复杂的问答系统都能轻松实现。

MCP（Model Context Protocol）是一种通过本地运行的MCP服务器扩展系统能力的模型上下文协议。MCP服务器通过标准输入输出（stdio）与系统进行基于JSON的请求-响应通信，提供动态资源和工具处理能力。其架构包括Server类、Transport层、资源和工具处理器等组件，支持静态和动态资源管理，以及工具的动态调用和参数验证。MCP服务器可应用于获取天气信息、执行数据分析等场景，并通过错误处理机制确保通信的可靠性。创建MCP服务器需初始化项目、定义处理逻辑、编译运行并配置设置文件。

线性层：将解码器的高维输出简化为一个与词汇表大小相同的低维向量，每个位置上的值代表对应词汇的可能性得分。Softmax函数：将这些得分转换成概率值，使得我们可以明确知道每个词汇被选中的可能性。这样一来，模型不仅能确定最有可能的下一个词，还能理解其他候选词的选择概率，从而更加灵活和智能地生成文本。

通过上述步骤，Transformer的解码器有效地利用编码器提供的信息来生成新的句子。词汇嵌入与位置编码：将每个单词转换为包含其意义和位置的向量。掩码多头自注意力机制：处理目标序列，确保模型不会提前看到未来的词。编码器-解码器注意力：结合编码器的记忆，理解源序列的信息。前馈神经网络：对信息进行进一步的数学处理，捕捉更复杂的模式。残差连接与层归一化：确保信息顺利流动，并保持稳定性和一致性。堆叠多个解码器层：逐步提炼出更高级别的特征表示，最终生成目标句子。

分词嵌入是指将文本中的每个词汇转换为一个固定维度的向量表示。这个过程通过查找表（lookup table）完成，其中每个词汇对应于一个唯一的向量。这些向量通常是在训练过程中学习到的，因此能够捕捉词汇之间的语义关系。由于Transformer模型没有内置的顺序信息处理机制（如RNN中的时间步），位置编码用于为输入序列添加位置信息。位置编码使得模型能够理解词汇的相对或绝对位置，从而有助于处理序列任务。分词嵌入：将文本中的每个词汇转换为固定维度的向量表示，捕捉词汇的语义信息。位置编码。

把ai部署后，使用api的方式调用

如果只是简单的大语言模型，这几步确实够用了，但是想要把大语言模型做的优秀，还需要agent、rag等组件的支撑

合法上网工具：这个T子试试，一直稳定。走我链接免费用5天:python版本： python3.12Langchain:v0.3 9月16日升级的版本pip3 设置成阿里云的源镜像（能够快速下载依赖包）langchain安装检查是否安装成功。