ChatGPT-PLUS是一個基于 AI 大語言模型 API 實現(xiàn)的 AI 助手全套開源解決方案，集成了多個平臺的大語言模型，包括 OpenAI、Azure、ChatGLM、訊飛星火、文心一言等。該項目采用 Go + Vue3 + element-plus 實現(xiàn)，提供完整的開源系統(tǒng)，支持各種預訓練角色應(yīng)用、繪畫功能集成、支付功能、插件 API 功能等特性。詳細功能截圖和體驗地址可在文章中找到。

?? 博客主頁 ： 西瓜WiFi ?? 系列專欄 ： 《大語言模型》 很多非常有趣的模型，值得收藏，滿足大家的收集癖！ 如果覺得有用，請三連?????，謝謝！ 長期不定時更新，歡迎watch和fork！?????? ?? 感謝大家點贊?? 收藏? 評論? ?? 大語言模型LLM基礎(chǔ)-系列文章

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在本文中，我們深入探討了語言模型的內(nèi)部工作機制，從基礎(chǔ)模型到大規(guī)模的變種，并分析了各種評價指標的優(yōu)缺點。文章通過代碼示例、算法細節(jié)和最新研究，提供了一份全面而深入的視角，旨在幫助讀者更準確地理解和評估語言模型的性能。本文適用于研究者、開發(fā)者以

隨著人工智能和機器學習領(lǐng)域的迅速發(fā)展，語言模型已經(jīng)從簡單的詞袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演變?yōu)楦鼮閺碗s和強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在這一進程中，大型語言模型（LLM）尤為引人注目，它們不僅在自然語言處理（NLP）任務(wù)中表現(xiàn)出色，而且在各種跨領(lǐng)域應(yīng)用中也展示

探索大語言模型在多模態(tài)領(lǐng)域的相關(guān)研究思路

預訓練屬于遷移學習的范疇?，F(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進行訓練時，一般基于反向傳播（Back Propagation，BP）算法，先對網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進行隨機初始化，再利用隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等優(yōu)化算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)。而預訓練的思想是，模型參數(shù)不再是隨機初始化的

隨著人工智能和機器學習領(lǐng)域的迅速發(fā)展，語言模型已經(jīng)從簡單的詞袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演變?yōu)楦鼮閺碗s和強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在這一進程中，大型語言模型（LLM）尤為引人注目，它們不僅在自然語言處理（NLP）任務(wù)中表現(xiàn)出色，而且在各種跨領(lǐng)域應(yīng)用中也展示

《大規(guī)模語言模型：從理論到實踐》、復旦大學課件 鏈接/提取碼：x7y6 大規(guī)模語言模型（Large Language Models，LLM），也稱大語言模型或大型語言模型，是一種由包含數(shù)百億以上參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的語言模型，通常使用自監(jiān)督學習方法通過大量無標注文本進行訓練。 自2

隨著自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的發(fā)展，此技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于文本分類、識別和總結(jié)、機器翻譯、信息提取、問答系統(tǒng)、情感分析、語音識別、文本生成等任務(wù)。 研究人員發(fā)現(xiàn)擴展模型規(guī)模可以提高模型能力，由此創(chuàng)造了術(shù)語——大語言模型（Large Language

在快速發(fā)展的自然語言生成（NLG）評估領(lǐng)域中，引入大型語言模型（LLMs）為評估生成內(nèi)容質(zhì)量開辟了新途徑，例如，連貫性、創(chuàng)造力和上下文相關(guān)性。本綜述旨在提供一個關(guān)于利用LLMs進行NLG評估的全面概覽，這是一個缺乏系統(tǒng)分析的新興領(lǐng)域。 我們提出了一個連貫的分類體

LLM（大語言模型）是指大型的語言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。以下是《LLM大語言模型算法特訓，帶你轉(zhuǎn)型AI大語言模型算法工程師》課程可能包含的內(nèi)容： 課程可能會介紹大語言模型的原理、架構(gòu)和訓練方法，包括Transformer架構(gòu)、自注意力機制、預訓

大語言模型的一般訓練過程（3步）：1、預訓練學知識，2、指令微調(diào)學格式，3、強化學習對齊人類偏好 所以要想大模型有領(lǐng)域知識，得增量預訓練（靠指令微調(diào)記知識不靠譜，不是幾十w條數(shù)據(jù)能做到的） 準備基座模型-收集數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)清洗 超大規(guī)模訓練：選用 3D 并行，Mega

：LLM大語言模型，fine-tuning微調(diào) 1 特征提取器 提取語言的特征和表示，作為下游模型的輸入。例如有名的word2vec模型。 use the output of PLMs as the input of downstream model 2 fine-tuning（微調(diào)） 既能提取語言的特征，同時又是下游模型，參數(shù)隨著訓練被更新。例如有名的gpt和bert。

大型語言模型是近年來機器學習和自然語言處理領(lǐng)域的一個重要發(fā)展趨勢。以GPT模型為例，闡述其發(fā)展 GPT系列基于Transformer架構(gòu)，進行構(gòu)建，旨在理解和生成人類語言。它們通常通過在大量文本數(shù)據(jù)上進行預訓練，學習到語言的各種模式和結(jié)構(gòu)，然后可以進行微調(diào)，以適應(yīng)各