数学工具在LLM（大语言模型）中是如何使用的

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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理

以下是数学工具在LLM（大语言模型）中的具体应用、使用场景及必要性的详细说明，并详述Fisher信息矩阵等高级工具的实际案例：

一、数学工具与LLM的关联性

1. 核心需求

LLM的三大核心环节依赖数学工具：

  • 模型架构设计（如Transformer的注意力机制）

  • 训练优化（损失函数、梯度下降）

  • 推理与解释（概率生成、可解释性分析）

2. 工具与LLM的对应关系
数学工具 LLM中的应用场景 为什么需要它？
线性代数 注意力矩阵计算（QKᵀ）、参数初始化、张量并行训练 高效处理高维数据，保证矩阵运算的数值稳定性
概率论 损失函数（交叉熵）、采样策略（Top-p）、生成概率校准 量化不确定性，优化生成质量
优化理论 参数更新（Adam优化器）、分布式训练同步策略 加速收敛，解决超大规模模型的训练效率问题
信息几何 自然梯度下降、模型参数空间的可视化与分析 处理参数空
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【人工智能】LLM 大型语言模型和 Transformer 架构简介
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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。
Agent = LLM（大型语言模型）+记忆+规划技能+工具使用
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Agent = LLM（大型语言模型）+记忆+规划技能+工具使用 关键词：Agent, LLM, 记忆, 规划, 工具使用, 人工智能, 通用人工智能 1. 背景介绍
LLM大语言模型综述
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LLM其实就是large language model，大语言模型。AGI其实就是Artificial General Intelligence。NLP理解类任务和NLP生成类任务。这两类任务的差异主要体现在输入输出形式上。理解类任务的特点是，输入一个句子（文章），或者两个句子，模型最后判断属于哪个类别，所以本质上都是分类任务，比如文本分类、句子关系判断、情感倾向判断等。生成类任务的特点是，给定输入文本，对应地，模型要生成一串输出文本，比如聊天机器人、机器翻译、文本摘要、问答系统等。
大型语言模型 (LLM)全解读
FeelTouch Labs
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大型语言模型 是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务。大型语言模型底层使用多个转换器模型底层转换器是一组神经网络。大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络 (NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经网络利用分层的节点网络工作，就像神经元一样。这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。
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。
大语言模型(LLM)入门学习路线图
weixin_36751401的博客
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Github项目上有一个，它涵盖了大语言模型基础学习，LLM前沿算法和架构学习，以及如何将大语言模型进行工程化，是一个很好的帮助初学者入门大语言模型的路线图。
AI 的提示词专栏：LLM（大语言模型）到底是怎么工作的？
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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本文以通俗语言拆解大语言模型（LLM）工作机制，先阐明其核心是基于概率预测下一个 token，依赖 Transformer 架构的注意力机制理解上下文，通过海量数据训练形成隐性语言知识图谱。接着解析其 “输入处理 — 编码 — 特征提取 — 解码 — 输出” 五大技术模块，详解 “预训练 — 微调 — 对齐” 三阶段训练流程，以 “写智能台灯产品需求文档” 为例拆解完整推理链路。还指出 LLM 存在事实性错误、逻辑推理薄弱等能力边界，对比其与人类智能在学习方式、推理逻辑等方面的本质区别……
LLM——大语言模型完整微调策略指南
知来者逆的博客
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微调大型语言模型（LLMs）是一个精细的过程，它涉及两个主要阶段：首先是使用大型预训练模型，其次是通过特定于目标任务或领域的数据集进行第二阶段的训练来更新模型的参数。这个过程允许模型学习并吸收特定于较小领域或任务的细微差别、模式和目标。预训练阶段：在这个阶段，模型从庞大且多样化的文本语料库中学习，获取广泛的语言理解能力。这为模型提供了一个坚实的基础，包括对语言的基本结构、语法、词汇以及不同话题的广泛知识。
LLM（大语言模型）——大模型简介
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语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。随后，研究人员不断尝试改进，其中在2003年，深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中，使用了更强大的神经网络模型，这相当于为计算机提供了更强大的“大脑”来理解语言。这种方法让模型可以更好地捕捉语言中的复杂关系，虽然这一步很重要，但仍有改进的空间。
大语言模型(LLM )基础认知与理解
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大型语言模型 (LLM) 是一类基础模型，经过大量数据训练，使其能够理解和生成自然语言和其他类型的内容，以执行各种任务。 LLM 这个名称已家喻户晓，这要归功于它们在将生成式 AI 带到公众利益最前沿方面所发挥的作用，以及组织专注于在众多业务职能和用例中采用人工智能的目标。 随着生成式 AI 的新发展，在企业环境之外，大语言模型 (LLM) 似乎突然出现。然而，包括 IBM 在内的许多公司多年来一直在不同层面实施 LLM，以增强自然语言理解 (NLU) 和自然语言处理 (NLP) 能力。这与机器学习、机
大语言模型 (LLM)是什么?
qingkahui24689的博客
06-17 2323
2023年，让整个人类最为振奋的AI技术就是ChatGPT。“大语言模型（Large Language Model）”这个词也随之映入人们的眼帘。ChatGPT让人觉得惊艳之处，能够结合上下文，像人一样有逻辑性地回答问题，就算生成超长的文本也不会跑偏。
LLM大模型中的基础数学工具——张量运算
墨顿随笔
04-18 1147
张量这东西，你就把它当作一种超厉害的数组，能用来表示各种各样维度的数据。比如说，单独一个数，像 5，这就是 0 - 阶张量，也就是我们平常说的标量；要是一条有方向、有长度的线，用数组 [2, 3] 这样表示出来，这就是 1 - 阶张量，也就是向量；一个像表格一样的数据，比如 [[1, 2], [3, 4]] ，这就是 2 - 阶张量，也就是矩阵。而更高阶的张量呢，能表示更为复杂的多维数据。张量缩并，简单来讲，就是对张量进行的一种操作，核心就是把张量的某些指标加起来，这样就能让张量的阶数降低。就拿。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
最新发布
m0_50481455的博客
12-09 218
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1270
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 687
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 791
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
chanyejiawang的博客
12-08 844
AI汽车时代来袭
LLM交互工具汇总：Open WebUI、ChatBot-UI、浏览器插件、Studio
lonelymanontheway的博客
12-05 787
Open WebUI、实战、mcpo、ChatBot-UI、实战、轻量级、浏览器插件、Page Assist、ollama-ui、Studio类工具、Cherry Studio、LM Studio、Msty Studio、参考、
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 384
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
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