Python 数据处理系列博客来啦！本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习 Python 数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。这本书主要讲了如何用 Python 处理各种类型的文件，如 JSON、XML、CSV、Excel、PDF 等。后面几章还会讲数据清洗、网页抓取、自动化和规模化等使

LLM-JEPA是将视觉领域的JEPA思想应用于大语言模型的新方法，通过结合传统下一个词元预测损失和JEPA预测损失，显著提升模型性能。实验表明，该方法在多种模型和数据集上都优于传统方法，特别是在LoRA微调场景下，能用少量参数达到全量微调效果，且表现出强大的抗过拟合能力。这为提升大语言模型的表征学习能力和微调效率开辟了新道路。

由于LLM增强推荐系统是基于传统推荐系统的，因此有必要先介绍其组件和面临的挑战，以便理解为什么以及在何处需要使用LLM。如图1所示，传统推荐系统通常由交互数据和推荐模型组成。交互数据传统推荐系统通过捕捉用户-物品记录中的协同信号 [26] 来进行训练，因此数据中的交互信息对训练是必不可少的。此外，许多基于内容的模型 [43] 提取用户和物品特征中的共现关系来进行推荐。因此，特征和交互数据是数据中的

检索增强生成（Retrieval-augmented generation，简称 RAG）是一种前沿的人工智能技术，在多个应用领域中取得了显著成功。本文从架构、训练策略和应用的角度，全面回顾了 RA-LLMs，为研究人员提供了深入的理解。此外，由于 RA-LLMs 的研究仍处于早期阶段，本文还讨论了当前的局限性和未来研究的几个潜在方向。那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定

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。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！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，

**最近的ChatGLM模型 — GLM-4（0116，0520）、GLM-4-Air（0605）和GLM-4 All Tools — 通过自主使用外部工具和功能，在理解和执行复杂任务方面取得了显著进展。**这些GLM-4模型在处理与中文相关任务方面的表现已经达到了甚至超越了GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等现有模型的水平。此外，我们致力于通过公开发

②虚假信息：大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息，甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵：当前社交机器人更多停留在一级传播，如果大语言模型和社交机器人相结合，就可能会形成类人的交流能力，带来社交机器人的多级传播，从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。①算法垄断：大语言模型的训练需要消耗巨大的算力资源，更高的门槛在很大程度上限制了学界对大模型的持续探索，未来可能只有少量大型企业和机构能

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……大语言模型（LLMs）是一种深度学习模型，专

24年6月来自无问芯穹、清华大学和上海交大的论文“A Survey on Efficient Inference for Large Language Models”。大语言模型 (LLM) 因其在各种任务中的出色表现而受到广泛关注。然而，LLM 推理对计算和内存的大量要求对在资源受限的情况下的部署带来了挑战。如何提高 LLM 推理效率？本文对现有的高效 LLM 推理进行了全面调查。首先分析 LL

大模型精调技术是提升模型特定任务表现的关键方法。本文系统介绍了全量参数调整和部分参数微调两大方案，重点讲解了Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter和LoRA等高效微调方法。这些方法通过只更新模型部分参数，在保持预训练模型能力的同时，显著降低计算资源需求，减少过拟合风险，提高模型在特定任务上的性能和效率，为大模型应用提供了技术支撑。