在8xA800显卡上进行LLM大语言模型（中医、律师、心里咨询师）训练录制

最新推荐文章于 2025-12-25 22:11:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-25 22:11:55 发布 · 225 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #语言模型

博客围绕人工智能和语言模型展开，但具体内容缺失。人工智能是信息技术热门领域，语言模型是其重要应用，能处理自然语言，在多场景有广泛应用。

 

【人工智能】LLM 大型语言模型和 Transformer 架构简介
AI天才研究院
05-24 2万+
然而，传统的机器学习模型，例如神经网络，并不能天生理解输入的顺序。通过将位置编码纳入 Transformer 架构，GPT 可以更有效地理解句子中单词的顺序，并生成语法正确且语义有意义的输出。但是，模型只能理解数字，不能理解文本，因此需要将这些输入转换为称为“输入嵌入”的数字格式。作为初创公司的首席技术官，我每天都在讨论这项革命性的技术，因为围绕它的持续不断的嗡嗡声和炒作。这篇博文将探讨 LLM（大型语言模型）和转换器架构的基本概念，转换器架构是所有带有转换器的语言模型的构建块，包括 GPT。
【ChatGPT】使用大型语言模型 (LLM) 进行特定领域语言（DSL）生成
AI天才研究院
06-01 1万+
随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已经在各种任务中取得了显著的成果。这些模型通过学习大量的文本数据，能够理解和生成复杂的自然语言。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LLM进行特定领域语言（DSL）的生成，以及如何利用Backus-Naur Form(BNF)表示进行学习。
大型语言模型（LLM）理论简介
Code365
07-08 1万+
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。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。为了探索性能的极限，许多研究人员开始训练越来越庞大的语言模型，例如拥有1750 亿参数的GPT-3和。
深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读
热门推荐
fudaihb的博客
03-22 10万+
在当今的数字化时代，人工智能技术已经成为各行各业的核心驱动力之一。而在人工智能的领域中，大型语言模型（LLM）作为一种引人瞩目的技术，正在以其强大的语言理解和生成能力引领着一场革命。本文旨在深入浅出地解读大型语言模型，探讨其背后的原理、技术突破、应用场景以及未来发展趋势。
【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
AI天才研究院
05-28 1万+
大型语言模型（Large Language Models，LLM）是指基于神经网络模型的自然语言处理技术，它可以通过大规模的训练数据和计算资源来预测自然语言文本的下一个词或句子。近年来，由于技术的不断进步和计算资源的不断增加，LLM已成为自然语言处理领域的一个热门技术。本文将从LLM的发展历史、技术原理、应用场景和未来发展趋势等方面进行介绍。“所有样本的联合概率分布”是指数据集中所有样本出现的概率分布。在机器学习中，我们通常使用这个概念来表示一个模型在给定数据集的条件下，对所有样本的预测概率分布。
【AI学习-comfyUI学习-第二十三-法线贴图工作流-depth 结构+MiDaS 法线-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-25 623
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
做了一块可以调用百度云语音识别api和tts api的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享下
net3m33的专栏
12-25 168
做了一块可以调用百度云语音识别api和语音合成tts接口的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 727
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
2025国自然资助率12.29%创新低！2026年如何用数据与AI“破局”？
imbackneverdie的博客
12-25 583
这绝非简单的文字堆砌，它内在嵌入了对国自然申报规范的理解，能有效帮你规避常见的“方向偏离”“逻辑混乱”“格式错误”等基础问题，将你从繁琐的框架搭建中解放出来，专注于核心内容的精雕细琢。国自然2025年的资助率降至历史新低的12.29%，数万科研人员面对着更激烈的竞争与更严格的评审标准，对于2026年度的申报者而言，“高效准备，少走弯路”已不是口号，而是生存法则。它不仅告诉你“是什么”，更分析“为什么”和“怎么办”，直接为你的选题方向和立项论证提供坚实的数据支撑。模块，堪称科研人员的“选题外脑”。
阶跃星辰（StepFun）已于近期正式发布了开源图像生成模型 NextStep
最新发布
xixixixixixixi21的博客
12-25 351
阶跃星辰发布开源图像生成模型NextStep-1.1，参数量达150亿，较前代140亿参数的NextStep-1有显著升级。新模型重点修复了图像可视化故障问题，通过Flow-basedRL技术提升图像保真度和训练稳定性，改善了纹理细节并减少视觉伪影。模型权重已在HuggingFace平台开源，但具体性能数据尚未公布。该系列模型需要较强GPU资源支持推理，建议关注官方渠道获取最新技术文档。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 737
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
企业级 RAG 问答系统开发上线流程分析
hello！
12-22 1320
这个项目流程是一个非常典型的。
界面重构与本地化实践：凤希AI伴侣的自动化演进思考 凤希AI伴侣2025年12月21日
12-21 852
昨日工作总结：完成凤希AI伴侣三项核心开发：1）重构模型选择界面，实现弹窗式分类展示；2）成功测试本地大模型的OCR功能；3）优化配置数据存储方案，采用本地存储+版本管理提升效率。同时深入探讨了AI工具自动化的本质价值——解放人类创造力。今日计划新增内容管理模块，实现H5页面文案和运营推广文案的系统化沉淀。全文由凤希AI智能生成，展现AI辅助工作的实际应用价值。
Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456在茶树褐斑病检测中的应用与实践
Dekesas9695的博客
12-21 1368
本文提出了一种基于Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456的茶树褐斑病检测方法。通过引入ReCalibration模块增强特征表达能力，改进FPN结构优化多尺度特征融合，并设计P3456特征金字塔提升小目标检测能力。在自建数据集上的实验表明，该方法实现了92.6%的mAP和259FPS的推理速度，显著优于YOLOv5n/YOLOv8n等主流模型。该轻量化模型适合边缘设备部署，为茶树病害智能检测提供了高效解决方案。
打造个人数字大脑：访答知识库深度指南
acbd1994的博客
12-23 718
本地私有知识库是指将个人或组织的知识资料存储在本地设备上，而非云端服务器。这种模式最大的优势在于数据完全由用户掌控，无需担心隐私泄露风险。与传统的云存储知识库相比，本地解决方案在数据安全性和访问速度上具有明显优势。
如果计算agv舵轮角度是否超限，当给定vx vy w时
君君的博客
12-25 279
agv 舵轮 运动控制 运动学模型
单细胞拟时序分析：揭示细胞动态发育的基因调控网络
2501_94211109的博客
12-24 853
单细胞拟时序分析是一种前沿计算生物学技术，通过重构单细胞转录组数据的连续动态轨迹，揭示细胞分化、发育等过程的基因调控网络。该技术面临数据稀疏性、高维处理、分支识别等技术挑战，核心算法包括最小生成树、概率图模型和深度学习方法。在发育生物学、疾病机制和再生医学等领域具有重要应用价值。未来发展方向包括多模态数据整合、动态模型构建和空间信息融合，为深入理解细胞动态发育提供新视角。
LLM 文本生成原理详解：从输入到输出
nvd11的专栏
12-21 713
本文概述了大型语言模型（LLM）生成文本的核心流程。LLM采用自回归方式，通过三个阶段的循环生成文本：编码（将文本转为数值向量）、预测（计算下一个token的概率分布）、解码（选择token并转回文本）。详细步骤包括：输入处理（分词和嵌入）、模型推理（自注意力机制和前馈网络计算）、输出解码（通过softmax和采样策略确定token）。整个过程循环进行，直到生成结束符。流程图展示了从输入到输出的完整循环过程，关键步骤包括tokenization、inference、sampling和自回归循环。
【开源客服系统推荐】AI-CS：一个开源的智能客服系统
m0_52224307的博客
12-22 350
开源AI客服系统AI-CS推荐 AI-CS是一款开源的智能客服系统，支持多厂商AI模型（如OpenAI、Claude等）接入，实现AI客服与人工客服的协作。核心功能包括实时通信、文件传输、FAQ管理、访客插件集成等，采用Go+Next.js技术栈，具备响应式UI。系统适用于中小企业客服需求、SaaS集成及开发者学习，提供完整的在线演示和开源代码，GitHub地址：https://github.com/2930134478/AI-CS。
LLM大语言模型在C#中的应用实例
标签中的"LLM 大语言模型 C# Pleisto.Flappy"表明了这个示例项目可能涉及到大语言模型的使用，C#是微软开发的一种面向对象的编程语言，通常用于开发Windows应用程序、游戏、数据库等。标签中的"Pleisto"可能表示这个...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

北京橙溪 www.enwing.com

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值