上手大模型，武装到牙齿，惊艳所有人！：一些惊艳的大模型应用和边缘端推理实现方案

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问答领域

基于transformer的LLM大语言模型是一种利用自注意力机制（self-attention mechanism）来建立序列之间的依赖关系和语义关系的模型。自注意力机制可以让模型在处理长文本时，仔细地关注输入序列中不同部分的重要性，从而提高理解和生成能力。Transformer架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成，编码器负责将输入文本转换为一个固定长度的向量表示，解码器负责根据这个向量表示生成输出文本。

LLM大语言模型通常在大量文本数据上进行预训练，使它们能够学习数据中的通用知识和规律，然后可以进行特定任务的微调。例如，如果我们想让模型做智能问答，我们可以使用一些包含问题和答案对的数据集来微调模型，使它能够根据给定的问题生成合适的答案。这种微调过程可以提高模型在特定任务上的性能和泛化能力。

基于transformer的LLM大语言模型做智能问答的原理涉及到以下几个方面：

自注意力机制：自注意力机制可以让模型在处理长文本时，仔细地关注输入序列中不同部分的重要性，从而提高理解和生成能力。自注意力机制通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的相关性得到一个注意力权重重矩阵（attention matrix），然后根据这个个矩阵对输入序列进行加权求和得到输出序列。
编码器-解码器架构：编码器-解码器架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成，编码器负责将输入文本转换为一个固定长度的向量表示，解码器负责根据这个向量表示生成输出文本。编码