01 初识大语言模型 - LLM 基本概念详解

亚马逊云科技培训课程 2024-05-17 09:20:38

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01 初识大语言模型 - LLM 基本概念详解本课程将通过通俗易懂的生活化方式来讲解 AI / ML / GenAI / NLP 和 LLM 的联系和区别，自然语言处理的技术逻辑以及什么是 LLM，LLM 的使用场景，大模型和小模型的区别和选择。
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【大语言模型】LLM学习路径-从入门到精通
简述 根据如下两本书： 1)大规模语言模型：从理论到实践 -- 张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁 2)ChatGPT原理与实战 按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源(参见Github仓库链接)。 学习目录 第1章 技术发展与需求分析 1.1 市场需求分析 1.1.1、初识大型语言模型LLM 1.1.2、需求和就业市场分析(职位与技术需求分析)...
全面深入了解大模型（LLM）
AIGC指内容生成式人工智能，指的是一种AI的类型，包括图像，文本，音频等内容生成式AI。所以这里包括了目前比较火热的AI绘画以及基于大语言模型的AI对话。2. 大模型到底指什么？其实我们目前讨论最多的大模型主要是指大语言模型（LLM），但是大模型并不单单指LLM，首先我们要理解大模型的概念，我们首先对这个词拆分来看，大是什么意思？模型又指代什么？首先我们来理解下模型，所谓模型通俗的讲是一个基于神经网络构建好的一个处理器，它能够根据输入产生相应的预测或者输出内容。
AI大模型专题：LLM大模型（Prompt提示词工程）
本文系统介绍了大语言模型的Prompt提示词工程，阐述了其核心概念与技术方法。Prompt工程通过设计优化的输入文本，引导模型生成高质量输出，包括零样本提示、思维链提示等7种技术方法。文章详细解析了Prompt的4种基本类型（直接式、指令式等）和5个设计技巧，并提供了DeepSeek平台的实现示例。此外，还介绍了RACE、AIDA等5种主流结构化Prompt框架及其适用场景，为优化大模型输出提供了系统方法论。提示词工程在文本摘要、情感分类等NLP任务中具有重要应用价值。
大语言模型（LLM）如何让自动化测试效率直线提升？
大语言模型革新自动化测试：效率提升8倍，场景覆盖率达89% 传统测试脚本撰写耗时且覆盖不全，67%测试工程师每天需4小时维护脚本，人工用例仅能覆盖60%业务场景。大语言模型与Langchain框架的结合带来革命性突破：测试用例生成速度提升8倍，场景覆盖率跃升至89%，回归测试时间缩短75%。通过智能文档解析、上下文记忆和向量数据库支持，系统可自动生成精准测试用例。测试工程师角色正向"质量架构师"转变，需更聚焦业务场景设计和AI模型调优。业内首个"知识图谱+测试开发"整
LLM学习路径-从入门到精通
按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源（参见阅读原文-Github仓库链接）。第1章 技术发展与需求分析第2章 ChatGPT背景与原理第3章 预训练语言模型第4章　提示学习与大型语言模型第5章 开源大型语言模型第6章 LLM微调第7章 大型语言模型预训练第8章 LLM应用第9章 LLM推理加速第10章 强化学习第11章 PPO算法与RLHF理论实战第12章 类ChatGPT实战第13章 语言模型训练数据第14章 大语言模型评估。
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