当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。ReAct（Reasoning and Action）是一个框架，其核心思想，就是通过思维链的方式，引导模型将复杂问题进行拆分，一步一步地进行推理（Rea

这是我在GitHub上发现的最全的开源大模型教程，作者整合了大量LLM教材和资料，绘制学习路线图。可以帮助初学者快速掌握大模型的应用和开发技巧，也可以帮助有经验的数据科学家进一步提升。先用一张图片说明这篇blog多火热！本篇大型语言模型（LLM）课程分为三个部分：🧩 LLM基础：涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。🧑‍🔬 LLM科学家：专注于使用最新技术构建尽可能优秀的LLM。👷

A01深度学习 Transformer 自注意力机制中的掩码（Mask）是一种关键技术，用于控制模型在处理序列数据时哪些位置的信息可以被相互关注。掩码在不同的上下文中有不同的应用，但总体目的是防止在处理序列的当前位置时“泄露”未来位置的信息或者忽略无关的位置。02在自回归任务中，如语言模型或机器翻译，每个输出应该仅依赖于它之前的输出。因此，需要一个掩码来确保在计算当前输出时忽略所有未来的位置。

本书指导读者使用Python和PyTorch实现深度学习算法。本书首先💫介绍PyTorch的核心知识，然后带领读者体验一个真实的案例研究项目：构建能够使用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。你将学习用有限的输入训练网络，并处理数据，以获得一些结果。你将筛选出不可靠的初始结果，并专注于诊断和修复神经网络中的问题。最后，你将研究通过增强数据训练、改进模型体系结构和执行其他微调来改进结果的方法。通过这个真实

自从 2022 年底 OpenAI 推出了 ChatGPT3.5 后，GPT 的活跃用户数快速突破一亿，打破了互联网应用发展的历史记录。ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它可以理解人类的自然语言，模拟人类的语言和思维方式，与人类进行自然的对话。GPT 技术的发展，给社会带来了巨大的影响，各行各业都在讨论GPT影响和带来的机会。微软公司创始人比尔·盖茨在其博客文章《人工智能时代已经开

市面上有无数“人工智能工程师学习路线图”，声称只需几个月就能让你成为人工智能工程师。作为一名在亚马逊（Amazon）从事应用机器学习工作、专注于机器学习基础设施及生成式人工智能内容理解的从业者，我可以负责任地告诉你：要在大型科技公司成为一名人工智能工程师，需要投入大量时间并付出持续的努力。

在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用Hugging Face的Transformers库来加载和使用预训练的模型。

通过以上各层次的详细解析，我们可以看到，人工智能中台不仅是一个技术平台，更是企业未来发展的战略支撑点。每一层次都为企业提供了不同的能力，从底层的硬件支持，到上层的智能应用，层层递进，构建了一个完整的AI生态系统。随着人工智能技术的不断发展，人工智能中台架构将继续演进，为更多行业带来新的增长机遇。企业如果能够充分利用这一中台架构，将在未来的竞争中占据有利位置，推动业务的智能化转型，迎接数字化时代的到

在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，例如生成式AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中

通过从头开始**构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型 （LLMs）